Публикации по теме 'supervised-learning'


Машинное обучение: вводное руководство для начинающих
Современная аналитика и инструменты Аналитика — это набор методов и инструментов, используемых для создания ценности из данных. Методы включают в себя такие понятия, как Искусственный интеллект (ИИ), Машинное обучение (МО), Алгоритмы глубокого обучения (DL). Машинное обучение Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая его..
Машинное обучение в целом: классификация текста с помощью нейронных сетей и TensorFlow
В этой статье автор обсуждает шесть основных тем о создании модели машинного обучения для классификации текстов по категориям: 1. Как работает TensorFlow 2. Что такое модель машинного обучения? 3. Что такое нейронная сеть 4. Как нейронная сеть обучается 5. Как манипулировать данными и передавать их на входы нейронной сети. 6. Как запустить модель и получить результаты прогноза. Автор также предоставил код, который можно запустить в блокноте Jupyter. Я рассмотрю эти шесть тем и..
Изучите обучение с учителем и обучение без учителя, как кусок пирога
Ваш бизнес может генерировать горы данных. Но беретесь ли вы за грань видений, которые она откроет? Вы можете использовать машинное обучение, ветвь искусственного интеллекта, для анализа ваших данных и прогнозирования будущих результатов или выявления скрытых закономерностей. Сегодня я расскажу о двух подходах, называемых контролируемым и неконтролируемым машинным обучением. Существенная разница между ними заключается в том, как помечаются обучающие данные. В обучении с учителем..
Машинное обучение: краткое введение
Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютеру возможность учиться без явного программирования (Артур Самуэль, 1959). В нашей повседневной жизни мы очень часто сталкиваемся с машинным обучением. Алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, но недавний рост быстрых компьютерных вычислений и доступных хранилищ превратил их в реальность. Несколько примеров, как показано ниже Онлайн-рекомендация от Netflix и Amazon на основе нашей истории с этими..
Полное руководство по искусственному интеллекту и машинному обучению для начинающих: простое введение
Введение Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) — две самые обсуждаемые технологии сегодня. Но что они означают? И как они работают? Если вам интересны эти сложные концепции, вы попали по адресу. В этой статье вы познакомитесь с искусственным интеллектом и машинным обучением для начинающих, объяснив их основные принципы и реальные применения. Понимание искусственного интеллекта и машинного обучения ИИ — это когда машины могут делать то, что обычно требует..
Типы алгоритмов машинного обучения, которые вы должны знать
Во-первых, у вас есть вопрос: что такое машинное обучение ? Машинное обучение — это изучение компьютерных алгоритмов, которые могут автоматически улучшаться благодаря опыту и использованию данных. Это часть искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения строят модель на основе выборочных данных, известных как обучающие данные, чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. По словам Артура Сэмюэля , «Машинное обучение — это область..
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, которая коренным образом меняет наше представление о решении проблем. Это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования. Машинное обучение используется в самых разных областях, от беспилотных автомобилей до персонализированной медицины, и в ближайшие годы его влияние на нашу жизнь будет только возрастать. Одним из самых захватывающих аспектов..