Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Использование объяснений для обнаружения смещения в моделях черного ящика — «Необходимость пролить свет на черный ящик…
Использование объяснений для обнаружения предвзятости в моделях черного ящика — Необходимость пролить свет на модели черного ящика
Нет сомнений в том, что модели машинного обучения (ML) используются для решения ряда деловых и даже социальных задач. С каждым годом алгоритмы машинного обучения становятся все более точными, инновационными и, следовательно, более применимыми к более широкому кругу приложений. От обнаружения рака до банковских услуг и самоуправляемых автомобилей..
Архитектура проекта машинного обучения на основе датчиков
это архитектура проекта ML датчика IOT:
создать виртуальную среду с помощью python добавить файл readme.md, файл git ignore и файл requirements.txt следующий шаг самый важный… файл SETUP.PY: этот сценарий установки является центром всей деятельности по сборке, распространению и установке модулей. Основная цель сценария установки — описать распространение вашего модуля в Distutils, чтобы различные команды, работающие с вашими модулями, выполняли правильные действия. папка датчика..
02] Различные типы машинного обучения
Здравствуйте и с возвращением! в предыдущей статье мы обсудили основы машинного обучения и его важность. Сегодня мы рассмотрим различные типы ML, вы уже видели различные типы ML в прошлой статье, и теперь мы обсудим их подробно.
Алгоритмы машинного обучения можно условно разделить на 4 основных типа:
Контролируемое машинное обучение Неконтролируемое отмывание денег Частично контролируемое машинное обучение Обучение с подкреплением
Давайте обсудим один за другим..
Регрессия случайного леса: с кодом Python
Регрессия случайного леса — популярный метод машинного обучения, используемый для решения задач регрессии. Это тип ансамблевого обучения, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и стабильности модели. В этом блоге мы обсудим, как реализовать регрессию случайного леса с помощью Python.
Во-первых, давайте начнем с импорта необходимых библиотек:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics..
5 важных статистических данных о машинном обучении
Блог, в котором обсуждаются важные статистические данные по отрасли.
1. С течением времени машинное обучение становится все более важным.
Ни для кого не секрет, что мир технологий с каждым днем становится все более и более продвинутым. Люди постоянно придумывают новые и инновационные способы использования технологий в своей повседневной жизни. Машинное обучение — одно из самых важных технологических достижений последних лет, и оно окажет огромное влияние на будущее нашего мира...
Расшифровка загадки: раскрытие истинной сущности ИИ и отделение фактов от вымысла (серия ИИ —…
Как вы должны определить ИИ?
Как мы все знаем, искусственный интеллект — горячая тема. Для некоторых ИИ означает разные вещи, связанные с разными людьми. Форма искусственного интеллекта (ИИ), которая превосходит человеческий интеллект в обработке данных и технологий. (Это не просто определение, оно может меняться в зависимости от ситуации)
Давайте проверим некоторые последствия ИИ, чтобы лучше понять. Вот список.
Автономные транспортные средства Искусственный интеллект сыграл..
Моя дорожная карта по науке о данных и машинному обучению🚀
Если вы жили на Земле в последние годы, вы не могли пропустить тенденцию искусственного интеллекта. Мы слышим о новой удивительной технологии ИИ почти каждые пару недель, и лично я был очарован ИИ с тех пор, как задумался, как компьютер может играть в понг против меня 🤖.
Последние достижения в этой области особенно привлекли мое внимание. Генеративный ИИ, такой как MidJourney , который может создавать сложное изображение из простой подсказки, Автономные транспортные средства ,..
