Публикации по теме 'machine-learning'
Обучение с подкреплением — что вознаграждает вас, делает вас сильнее
Обучение с подкреплением относится к обучению методом проб и ошибок , а не к обучению в явном виде, чтобы максимизировать вероятность наилучших действий. Как и любое другое хорошее определение, давайте разберем это слово. «Усилить» означает усилить/дополнить что-либо. Итак, если ученик прилагает много усилий, чтобы улучшить свои оценки, является ли это поощрением? Ну, зависит. Технически RL предполагает получение агентом (нашим героем) количественного вознаграждения в качестве кодировки..
Классификатор спама G-mail с машинным обучением: -
Надеюсь, у вас все хорошо!!! Добро пожаловать в мой блог!
Я до сих пор помню свой первый день в классе машинного обучения. Первым примером, который был предоставлен для объяснения того, как работает машинное обучение, было «Обнаружение спама». Мы говорим о том, как машинное обучение участвует в обнаружении спама, а затем просто переходим к другим вещам.
Мы все слышали о спаме в электронной почте, верно?
Предположим, вы встали утром, открыли Gmail и обнаружили письмо, в..
Прощай, телефоны, привет дроны
Я всю жизнь любил гаджеты. Когда я рос в 80-х и 90-х, казалось, что ВСЕ лучшее потребительское оборудование пришло из Японии. Поэтому, когда у меня появилась возможность учиться за границей, я собрал вещи и направился прямиком в Мекку гаджетов будущего и прошлого. Япония не разочаровала, и мне нравилось быть одним из первых, кто (теперь уже до юмора устарел) новые технологии, такие как мини-диски (вдвое меньше компакт-диска!) И карманные цифровые словари, которые, по иронии судьбы, были..
Теннисный анализ с использованием глубокого обучения и машинного обучения.
Теннис – это вид спорта, в который играют во всем мире. Наблюдая за игрой в теннис, вы можете автоматически обогащать представление количеством подач в центре или в углах, глубиной игры мячом, предпочтениями влево или вправо, в зависимости от того, где находится игрок. Такую статистику могут предоставить такие инструменты, как Hawk-Eye, IBM Slamtracker и так далее.
Hawk-Eye — это сложная система, включающая до десяти высокоскоростных камер, способных с высокой точностью отслеживать мяч,..
ИИ против МО: две технологии, которые меняют наш мир
В динамичной сфере технологий термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «машинное обучение» (МО) часто оказываются в эпицентре растущих дискуссий и дебатов. Хотя иногда они используются как взаимозаменяемые, они обозначают разные области технологического спектра. Понимание нюансов, которые их отличают, может дать более четкое представление о потенциале и ограничениях каждой области. В этой статье мы отправляемся в аналитическое путешествие, чтобы изучить различия между этими двумя..
Сортировка данных как стирка: волшебство кластеризации в персонализации клиентского опыта
TL;DR: краткое введение в захватывающий мир кластеризации, где сортировка данных становится такой же простой, но важной, как сортировка белья, что позволяет персонализировать взаимодействие с клиентами в различных секторах. Этот пост посвящен бизнес-пониманию и вариантам использования, а технические подробности будут рассмотрены в следующих постах!
Кластеризация, метод, используемый в науке о данных и машинном обучении, похож на сортировку белья для группировки похожих предметов...
Как машинное обучение и глубокое обучение помогают Apple Vision Pro
Apple Vision Pro — это новая платформа для пространственных вычислений, которая использует машинное и глубокое обучение для обеспечения широкого спектра возможностей дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR). Платформа включает в себя ряд дополнительных функций, таких как обнаружение 3D-объектов, понимание сцены и распознавание лиц.
Нейронные сети Одной из ключевых технологий Apple Vision Pro являются нейронные сети. Нейронные сети — это модель машинного обучения,..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..