Публикации по теме 'mls'
Помимо мышления
Существенное различие между людьми и животными природы заключается в нашей способности мыслить абстрактно, общаться и хранить знания. Наш исключительный интеллект буквально катапультировал нас на вершину.
Итак, на что был бы похож мир, если бы появился новый вид, интеллектуально превосходящий людей?
Скорость технологической революции увеличивается с течением времени, например, если бы человеческие технологии развивались медленными темпами несколько сотен тысяч лет назад, потребовался бы..
Математические концепции, важные для машинного обучения: обзор
В этом блоге будут рассмотрены математические концепции, важные для машинного обучения. Наша жизнь изменилась благодаря автоматизации и машинному обучению. Очень мало людей, на которых не повлияли бы AI или ML. ML и AI повсюду, включая социальные сети, умные финансы, здравоохранение и другие средства.
Машинное обучение — это обширная область. Он включает в себя вероятность, статистику, информатику и алгоритмы, используемые для создания интеллектуальных приложений. Эти программы..
Расшифровка волнения AI и ML
В духе музыкальной звезды с одним именем AI и его близкий компаньон, ML, функционируют в сфере, недоступной для большинства технологий, в месте, где их простые инициалы несут волшебную атмосферу. Но искусственный интеллект и машинное обучение иногда оказываются в тени собственной шумихи, реальность сияет не так ярко, как пылающие гиперболы.
Загвоздка частично заключается в понимании терминов. AI и ML иногда рассматриваются как взаимозаменяемые или синонимичные, когда на самом деле..
Основы машинного обучения: классификация ближайших соседей по K
Изучите классификацию KNN и постройте модель на простом наборе данных, чтобы визуализировать свои результаты!
В предыдущих рассказах я давал объяснение программы для реализации различных моделей регрессии . Также я описал реализацию модели Логистическая регрессия . В этой статье мы увидим алгоритм K-Nearest Neighbours или KNN Classification вместе с простым примером.
Обзор классификации KNN
K-Nearest Neighbours или KNN Classification - это простой и легкий в реализации алгоритм..
Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL)
Машинное обучение
Машинное обучение — это способ достижения искусственного интеллекта. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Машинное обучение — это метод, который использует различные другие данные для решения проблемы с помощью статического метода и квалифицированной версии алгоритма. Он учится сразу и будет совершенствоваться с опытом. Он обучает формулы на основе входных идентифицированных или неразмеченных данных, а также автоматически делает прогноз на..
Заламывание рук Введение в машинное обучение: решение новых видов проблем
Начнем с этого. Я знаю, что вы, вероятно, слышали этот термин Машинное обучение . Посмотрим правде в глаза, в наши дни почти невозможно избежать его. Машинное обучение меняет мир бизнеса! Все говорят о машинном обучении!
Машинное обучение: следующее большое достижение в технологии! И, возможно, вы даже смотрели другие введения или обзоры машинного обучения, и в большинстве из них используется очень похожий и предсказуемый подход к этому. Это похоже на шаблон того, как вы должны это..
ИИ или смерть: гонка за внедрением решений ИИ
Использование искусственного интеллекта стало почти обязательным для бизнеса, до такой степени, что важнее заявить о том, что вы применяете ИИ, чем сделать это с пользой.
Конечно, нет ничего плохого в желании интегрировать алгоритмы машинного обучения в свою компанию. Бизнес имеет полное право искать самое передовое решение своих проблем. Не говоря уже о том, что частный сектор играет решающую роль в исследованиях и разработках, когда речь идет о машинном обучении, создавая почти..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..