Публикации по теме 'supervised-learning'


#Paperoftheweek - это «Критика чистого обучения и того, чему могут научиться искусственные нейронные сети ...
Текущий успех искусственных нейронных сетей (ИНС) потряс общество не только из-за задач, которые оно уже может решить, но и из-за обещаний, которые этот интеллект сможет выполнять в ближайшем будущем, если его прогресс и развитие будут продолжать расти. с той же скоростью. Хотя этот водоворот искусственного интеллекта получил широкое освещение в СМИ, показывая нам использование, неправильное использование, будущее использование и не очень убедительное использование этой технологии...
Понимание основ машинного обучения: будущее
Руководство для начинающих Машинное обучение ML — это подполе ИИ. Основная цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам автоматически обучаться без помощи человека и соответствующим образом корректировать действия. Он включает в себя предоставление наблюдений, очистку данных, обработку данных и многое другое, чтобы проверить, успешно ли машина научилась работать с различными типами данных. Алгоритмы машинного обучения и его виды ML использует алгоритмы, которые получают и..
Понимание логистической регрессии и ее реализации с использованием Python
Что такое логистическая регрессия? Как это работает? Постарайтесь сначала понять формулировку проблемы, не обращая внимания на свой натренированный интеллект, и попытайтесь проанализировать полученные данные, как будто вы ничего о них не знаете. Ваше честное признание того, что вы ничего не знаете, приведет вас к процессу построения модели, которую стоит развернуть. В области Data Science процесс важнее результата В нашей последней статье о контролируемом машинном обучении мы..
Руководство по машинному обучению для начинающих
Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей в современную эпоху. Эта статья даст вам обзор того, что это такое? Чем он отличается от искусственного интеллекта (ИИ)? А какие бывают его виды? Что такое машинное обучение? Подобно тому, как люди учатся на своем прошлом опыте и принимают обоснованные решения, Машины также могут учиться и таким же образом делать прогнозы. Мы можем научить Машины учиться. Звучит завораживающе!… Правда? Мы предоставляем им определенные..
Введение в машинное обучение - умный дайджест
Почему машинное обучение? Машинное обучение - это все, что вы слышите в наши дни. Все заинтересованы в этом, и вот почему вы должны быть заинтересованы в этом. Это то, что используют самые передовые технологии вокруг нас. Например, распознавание лиц на вашем телефоне, распознавание речи, системы рекомендаций на Netflix, беспилотные автомобили, обнаружение мошенничества с кредитными картами, обнаружение рака, игровое обучение и т. Д. Его приложения безграничны и бесконечны. Это то же..
Основы науки о данных для руководителей
Машинное обучение против глубокого обучения Итак, вы впечатлены тем, что слышали о новейших и лучших технологиях глубокого обучения , и хотели бы использовать их для решения своих бизнес-задач. Что ж… хорошая новость в том, что вы можете, а плохая в том, что это может не помочь вам решить вашу проблему. Давайте сделаем шаг назад и попытаемся понять взаимосвязь между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением: ИИ или искусственный интеллект — это большая..
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это элемент ИИ (искусственного интеллекта), при котором компьютер запрограммирован с возможностью самообучения и улучшения выполнения конкретной задачи. По сути, машинное обучение — это анализ больших данных — автоматическое извлечение информации и ее использование для составления прогноза, расшифровки того, был ли прогноз правильным, и, если он неверен, обучения на этом, чтобы сделать более правильный прогноз в будущем. Хорошо, давайте посмотрим на разницу между..