Публикации по теме 'probability'
Почему вероятность так важна в изучении искусственного интеллекта?
Сегодня искусственный интеллект стал одной из ведущих технологий в мире, и предполагается, что с наступлением 2030 года он будет популярен во всем мире. Чтобы стать исследователем искусственного интеллекта, необходимо хорошо знать математику, особенно статистику и вероятность. Почему эти двое так важны? Я имею в виду, что в математике гораздо больше, но почему только эти два чаще звучат, когда говорят об искусственном интеллекте или машинном обучении (ML). Мы обсудим статистику как-нибудь..
Роль математики в машинном обучении
Это эпоха искусственного интеллекта. Мы видим, что каждая технологическая компания, такая как Amazon, Google, Facebook, TCS, Infosys, использует машинное обучение в своих продуктах, приложениях или веб-сайтах, которые помогают клиентам достигать лучших результатов. Очень хорошим примером машинного обучения является приложение поиска Google, когда мы открываем его, мы видим, что есть некоторые статьи и видео, которые нас интересуют. мы всегда слышим или читаем, что машинное обучение —..
Классификация текста с использованием наивного Байеса: теория и рабочий пример
"Начиная"
Классификация текста с использованием наивного Байеса: теория и рабочий пример
В этой статье я объясняю, как работает наивный байесовский метод, и поэтапно реализую задачу классификации текста на несколько классов на Python.
Оглавление
Введение Наивный алгоритм Байеса Работа с текстовыми данными Рабочий пример на Python (пошаговое руководство) Бонус: весело провести время с моделью Выводы
1. Введение
Наивные байесовские классификаторы - это набор..
Роль математики в машинном обучении
В настоящее время многие люди планируют переход к миру AI / ML / Data Science, который очень обнадеживает и соответствует темпам изменения мира.
Но этих людей сбивают с толку такие вопросы, как:
Я хочу быть специалистом по машинному обучению, не углубляясь в математику, возможно ли это? Почему математика важна для науки о данных и в мире искусственного интеллекта / машинного обучения? Как уже упоминалось, существует огромное количество библиотек для выполнения различных задач..
Энтропия Шеннона, получение информации и извлечение шаров из ведер
Я разработчик учебной программы Программа машинного обучения Nanodegree в Udacity. Учитывая наше обещание студентам, что они всегда будут учиться наиболее ценным и передовым навыкам, я обязан всегда искать способы обновить наш контент. В конце концов, мы не сможем обучить самым современным и трансформирующим технологиям со статическим содержанием, которое никогда не меняется! Машинное обучение - это захватывающая и постоянно меняющаяся область, и наша программа должна отражать это,..
Вероятность: (почти) все, что вам нужно знать
Интуиция в общих концепциях вероятности в продолжении стиля примера
Введение
Хотя статистика рассуждает о совокупности, зная характеристики выборки,
вероятностные соображения об выборке, зная характеристики генеральной совокупности.
Состав населения лучше всего описывается так называемым распределением , которое на высоком уровне пытается охарактеризовать вероятности, связанные со всеми возможными подмножествами населения. Контекст того, какие подмножества имеют отношение..
Моделирование методом Монте-Карло в Python: анализ просмотров веб-страниц
Моделирование методом Монте-Карло использует случайную выборку для создания распределения вероятностей, моделирующего потенциальные результаты для интересующей переменной.
Этот метод широко используется в таких областях, как финансы, для моделирования различных сценариев рисков.
Однако этот метод также имеет важное применение в других аспектах анализа временных рядов. В этом конкретном примере давайте посмотрим, как моделирование Монте-Карло можно использовать для моделирования..
