Статьи по теме supervised-learning

Публикации по теме 'supervised-learning'

Наука о данных для руководителей

Основы машинного обучения Что такое машинное обучение? Это способность систем искусственного интеллекта обучаться , извлекая закономерности из данных без явного программирования. Хорошо, но что такое искусственный интеллект? На высоком уровне машины можно запрограммировать для имитации человеческого и животного интеллекта. И при этом изучайте новые модели поведения, которым их дизайнер/программист явно не обучал. В традиционном программировании программа (набор правил)..

MixMatch: целостный подход к обучению без учителя

Это сообщение в блоге представляет собой обзор следующей статьи: MixMatch: целостный подход к полу-контролируемому обучению . Используя большие коллекции помеченных данных, глубокие нейронные сети могут достичь производительности человеческого уровня. Однако на практике создание больших наборов данных с полными метками может быть утомительным, подверженным ошибкам и дорогостоящим, особенно в медицинских областях, где требуются экспертные знания. Мы можем избавиться от необходимости в..

Реализация KNN в машинном обучении с помощью Scikit-learn

K Nearest Neighbor (KNN) — очень простой, понятный, универсальный и один из лучших алгоритмов машинного обучения. KNN используется в различных приложениях, таких как финансы, здравоохранение, политология, обнаружение рукописного ввода, распознавание изображений и распознавание видео. В кредитных рейтингах финансовые институты будут прогнозировать кредитный рейтинг клиентов. При выдаче кредита банковские институты предсказывают, является ли кредит безопасным или рискованным. KNN также..

Контролируемое и неконтролируемое обучение — В чем разница?

Контролируемое и неконтролируемое обучение — в чем разница? Машинное обучение и искусственный интеллект быстро меняют ландшафт функционирования организаций в мире. Эти области стали центром внимания бизнесменов и предпринимателей всех областей. Объем финансирования стартапов в области искусственного интеллекта за последний год вырос до 18,8 млрд долларов США . Еще интереснее то, что самая большая категория инвестиций в ИИ приходится на машинное обучение, которое является подобластью..

Все, что вам нужно знать о машинах опорных векторов

SVM - это простой алгоритм классификации, который должен быть у каждого практикующего специалиста по машинному обучению. Давайте сначала разберемся, как это работает, а затем посмотрим на его плюсы и минусы. Как было сказано ранее, это алгоритм классификации, используемый в контролируемом обучении, когда у нас есть категориальные данные. SVM принимает помеченные точки данных (функции) в качестве входных данных и возвращает гиперплоскость, которая классифицирует эти точки данных по..

Что такое контролируемое и неконтролируемое машинное обучение?

Машинное обучение можно разделить на контролируемое и неконтролируемое обучение. Вместо того, чтобы изобретать велосипед, я решил, что должен использовать следующий отрывок из этой статьи как есть, поскольку автор ( Нил Латиа ) проделал замечательную работу по ее описанию. Я рекомендую вам прочитать его статью целиком в блоге Mixpanel. Он довольно хорошо написан. Обучение без учителя заключается в выявлении закономерностей Примеры, которые обычно используются в..

Введение в машинное обучение для начинающих

Машинное обучение (ML) - это подмножество искусственного интеллекта (AI), которое позволяет компьютерам учиться на данных и улучшать себя без явного программирования. Хотя Машины безжалостны, они также могут учиться. Вот как ваш телефон распознает ваш отпечаток пальца, так Google Voice переводит вашу речь в текст и так Siri общается с вами. Как мы видели, машины становятся все более и более интеллектуальными, ИИ применяется в бизнесе, здравоохранении, финансах, сельском хозяйстве и ряде..