Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Влияние искусственного интеллекта на образование
В нынешнюю эпоху цифровой революции сложные интернет-решения можно найти в офисах, домах и других местах бизнеса. В каждой отрасли требуется больше эффективности, скорости и качества.
В отчете прогнозируется, что бизнес искусственного интеллекта принесет около 4 миллиардов долларов финансового дохода. CAGR (Совокупный годовой темп роста) с 2018 по 2023 год увеличился на 47%.
Цифровые технологии на основе искусственного интеллекта могут помочь пользователям в достижении их целей..
ИИ против машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — два модных слова, которые обычно используются взаимозаменяемо. Хотя обе эти технологии связаны друг с другом, они не одинаковы. В этой статье мы рассмотрим разницу между ИИ и машинным обучением, их рабочими механизмами и приложениями.
Искусственный интеллект и Машинное обучение — это две разные области, которые часто путают друг с другом. ИИ относится…
Как создать приложение для машинного обучения: выбор лучшего API для распознавания изображений
Вы готовы превратить свою идею о приложении для машинного обучения с использованием распознавания изображений в «следующее лучшее»! Оно произведет революцию в мобильной рекламе, в секторе образования, автомобильной промышленности и в мире финансов. … Вы называете это.
Но тут реальность поражает:
«Как мне ... простым способом реализовать функцию распознавания изображений в моем приложении?»
И фактор простоты использования становится особенно важным, если у вас нет опыта в..
Функции активации раскрыты
Часть 1: Введение
В нейронной сети функция активации — это математическая функция, которая определяет, следует ли активировать конкретный вход или нет. Другими словами, он решает, должен ли нейрон срабатывать или нет, другими словами, он определяет, должен ли нейрон вырабатывать выходной сигнал для передачи на следующий уровень сети. Она также известна как передаточная функция.
Цель функции активации — внести нелинейность в выходной сигнал нейрона. Вот пример, демонстрирующий..
Применение концепций Data Science к Prudential Data
Пруденциальные данные от Kaggle
Ознакомьтесь с другой моей статьей: Процесс машинного обучения
Моя биография
Процесс
Определить бизнес-цель Исследовательский анализ данных Предварительная обработка/очистка данных Уменьшение размерности Визуальный анализ данных Выбор и оценка модели Сводка
1. Бизнес-цель
Проблема : в страховой отрасли определение риска и приемлемости является очень трудоемким и медленным процессом. Страховые компании, такие как..
Освоение машины: руководство по выбору правильной модели машинного обучения для ваших данных (R…
Освоение машины: руководство по выбору правильной модели машинного обучения для ваших данных (пакеты R)
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область науки о данных, которая в последние годы становится все более популярной. Его можно использовать для всего, от прогнозирования поведения клиентов до обнаружения мошенничества, что делает его бесценным инструментом как для бизнеса, так и для исследователей. В этой статье мы обсудим различные модели машинного обучения, как с..
Понимание концепции распределения веса в CNN и RNN
Нейронные сети стали популярным методом решения сложных задач и произвели революцию в различных отраслях. Двумя популярными типами нейронных сетей являются сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Несмотря на их различия, они оба разделяют общую концепцию, называемую распределением веса. В этом сообщении блога мы рассмотрим распределение веса в CNN и RNN и поймем, как они используют его для поиска закономерностей во входных данных.
CNN и распределение веса..
