Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Techdouche разрушает еще одну хорошую идею из-за дурацких мотивов
Конечно, сделайте перевод в реальном времени и об удобстве старика. Как и все современные люди, я чувствую себя обязанным следить за какими-то техническими новостями , в надежде получить достаточно предупреждений, чтобы попрощаться с семьей и рыбой, прежде чем весь мир взорвется, потому что какой-то дурак с менталитетом главного героя взорвет весь мир с идея, которую он считает безупречной. Поэтому, конечно же, я была взволнована, когда SuperDataScience запустил рекламный ролик о..
Введение в машинное обучение: все, что вам нужно знать!
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, основанная на идее, что машины могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Проще говоря, алгоритмы машинного обучения могут научиться выявлять закономерности в данных и использовать их для прогнозирования или принятия решений. Машинное обучение быстро становится важным инструментом для бизнеса, позволяющим использовать данные для получения информации, улучшения..
Руководство по основам машинного обучения
Область машинного обучения относится к искусственному интеллекту (ИИ) . Это позволяет системам получать, объединять и улучшать знания из большого количества данных. Все это возможно даже без программирования. Этот динамичный термин придумал один из сотрудников IBM по имени Артур Сэмюэл. Сегодня алгоритмы машинного обучения, включая обработку естественного языка, роботизированное зрение, распознавание речи, обработку изображений и т. д., находятся на пике своего развития. Что такое..
03] Проблемы и шаги, связанные с машинным обучением
Здравствуйте и с возвращением! Разработка и внедрение решений для машинного обучения может быть сложным и сложным процессом. Сегодня в этой статье мы рассмотрим различные проблемы, возникающие при решении задач машинного обучения, и наметим ключевые шаги, необходимые для разработки эффективных решений. От определения проблемы и выбора подходящего алгоритма до оценки производительности модели и развертывания решений — мы предоставим исчерпывающее руководство, которое поможет вам..
ИИ: РАЗВИВАЕМСЯ ВМЕСТЕ, ЧТОБЫ СНИЖАТЬ РИСКИ!
ИИ: РАЗВИВАЕМСЯ ВМЕСТЕ, ЧТОБЫ СНИЖАТЬ РИСКИ! ЧЕГО МЫ ДОЛЖНЫ ДОСТИЧЬ НА ПУТИ РАЗВИТИЯ AAI ДО AGI… Введение Известные ученые-компьютерщики делали прогнозы относительно ИИ и его возможностей еще в 80-х годах. Но недавние исследования сделали революционные технологии искусственного интеллекта возможными гораздо раньше, чем предполагалось изначально. Сегодня пионеры в этой области больше обеспокоены потенциальными опасностями после разрушения, которое уже создали системы с поддержкой..
Случайные леса
#11#100daysofAI Введение Деревья решений оставляют вас перед трудным решением. Глубокое дерево с большим количеством листьев будет избыточным, потому что каждое предсказание исходит из исторических данных только для нескольких домов на его листе. Но неглубокое дерево с небольшим количеством листьев будет плохо работать, потому что оно не сможет зафиксировать столько различий в необработанных данных. Даже самые современные современные методы моделирования сталкиваются с этим..
Руководство для начинающих по машинному обучению
Руководство для начинающих по машинному обучению 1.Что такое машинное обучение? Определение и объяснение машинного обучения Примеры машинного обучения в действии Чем машинное обучение отличается от традиционного программирования 2. Типы машинного обучения контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Полуконтролируемое обучение Обучение с подкреплением 3. Общие алгоритмы машинного обучения Линейная регрессия Логистическая регрессия Деревья решений..