Публикации по теме 'mls'


Введение в машинное обучение
Так что же такое машинное обучение? Что ж, прежде чем мы перейдем к научным терминам и определениям, название «Машинное обучение» может дать нам представление о том, что оно влечет за собой. Проще говоря, компьютеры или «машины» автоматически учатся решать проблемы и совершенствуются на основе полученного опыта. Круто, правда? Более научное определение машинного обучения. Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет программным приложениям более точно..
Что такое удержание клиентов?
Удержание клиентов — это процент клиентов, которые остаются с компанией в течение длительного периода времени. Это иногда называют коэффициентом оттока и является важным показателем почти для всех фирм B2B и B2C. В целом, чем меньше отток, тем более преданными являются клиенты и тем успешнее бизнес, потому что бизнес сохраняет новых клиентов с течением времени. Почему так важно удерживать клиентов? 1. Снижение затрат на маркетинг Ваш маркетинговый бюджет идет дальше, отдавая..
Машинное обучение — Линейная регрессия
Сегодня мы рассмотрим линейную регрессию в машинном обучении. Линейная регрессия — это в основном задача регрессии. Это означает, что на основе обученной модели мы можем предсказать результаты, как только нам будут предоставлены входные данные. Давайте посмотрим, как реализовать модель машинного обучения с линейной регрессией с помощью Python. Здесь мы собираемся использовать Anaconda spyder. Если вы не установили anaconda или Python, загрузите их по следующим ссылкам:..
Каково будущее машинного обучения в разработке программного обеспечения?
Будущее машинного обучения в разработке программного обеспечения является исключительно многообещающим и, как ожидается, окажет глубокое влияние на различные аспекты жизненного цикла разработки программного обеспечения. Вот некоторые ключевые тенденции и потенциальные разработки для машинного обучения в разработке программного обеспечения: Автоматическая генерация кода. Машинное обучение можно использовать для автоматизации частей генерации кода, что приводит к более эффективной..
Хина Сакадзаки, инженер, Google: адаптация исследований машинного обучения, чтобы сделать искусственный интеллект интересным для игр
Автор Хина Сакадзаки Хина Саказаки , инженер-программист, Dialogflow NLU в Google, представляет: «Адаптация исследований машинного обучения, чтобы сделать обучение ИИ интересным для игр » Женщины, которые кодируют, подкаст 43 | Spotify — iTunes — Google — YouTube — Текст Хина Саказаки , инженер-программист, Dialogflow NLU, Google, рассказывает об адаптации исследований машинного обучения, чтобы сделать обучение ИИ для игр увлекательным. Наслаждаться! Я начал..
Почему проекты AI/ML терпят неудачу  — и как их исправить
Существуют различные способы, с помощью которых организации могут поощрять успешные программы ИИ, начиная с малого и заканчивая определением вариантов использования. Многие компании спешат создавать решения для машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) только для того, чтобы столкнуться с проблемами, которые приводят к провалу их проектов. Сбой может произойти по многим причинам, в том числе: Отсутствие подходящего варианта использования. Отсутствие нужных данных и..
Распознавание рукописного ввода с использованием архитектуры OpenCV, Keras, TensorFlow и ResNet | Изображение…
Сделал мини-проект, который подпадает под проект обработки изображений и следует модели CNN для классификации изображений. Предыстория проекта: - Использованы два набора данных : 1. Стандартный набор данных MNIST 0–9 от LeCun et al. 2. Набор данных Kaggle AZ от Сачина Пателя на основе специальной базы данных NIST 19. Обучение модели OCR с использованием Keras, TensorFlow и архитектуры глубокого обучения ResNet. О различных используемых библиотеках и платформах: - Используется..