Публикации по теме 'supervised-learning'
Время для искусственного интеллекта: типы машинного обучения - что происходит за кулисами, показано с примерами…
Наши решения на основе искусственного интеллекта увеличат ваш доход, сократят путь клиента к конверсии и повысят общий уровень удовлетворенности клиентов.
Все это заключено в предлагаемых нами автоматизированных маркетинговых процессах. Так почему бы не сесть за чашечку кофе и не узнать, как работают наши продукты. Давайте погрузимся в машинное обучение!
Давайте начнем с напоминания об определении машинного обучения.
Как сказал Том М. Митчелл, профессор Университета..
Что такое машинное обучение? 🤔
Машинное обучение, это слово стало горячей картошкой сейчас, я надеюсь, что большинство из вас слышали это слово много раз, но не знают, что именно? Итак, давайте посмотрим, что это такое.
Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта (AI) , которое дает системе возможность учиться и улучшаться автоматически на основе опыта без явного запрограммирован.
Машинное обучение часто является важным инструментом в работе с данными, особенно для составления..
Мое путешествие в мир искусственного интеллекта: обучение с учителем и обучение без учителя
#BreakIntoAI — часть 2
Прежде чем мы начнем, вот некоторая терминология, которую мы будем использовать в этой статье:
Входные данные : данные или группа данных (набор данных), предоставленные алгоритму в рамках процесса обучения. Алгоритм использует входные данные для прогнозирования и/или принятия решений на основе шаблонов и взаимосвязей, которые он извлек из данных. Пример: Задача: классификация фруктов; Входные данные: Картофель ; Метка: не фрукт… Ярлык/вывод : если..
Популярные модели машинного обучения и библиотеки
Линейная регрессия
from sklearn.linear_model import LinearRegression
2. Регрессия хребта
from sklearn.linear_model import Ridge
3. Лассо-регрессия
from sklearn.linear_model import Lasso
4. Логистическая регрессия
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
5. Классификация КНН
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
6. Наивный Байес
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
7. Дерево решений
from..
Определение проблемы науки о данных
Самый важный нетехнический навык для специалиста по данным
По словам Кэмерона Уоррена в его статье Наука о данных Не занимайтесь наукой о данных, решайте бизнес-проблемы , … самый важный навык для специалиста по данным, превосходящий любые технические знания. - [это] способность четко оценить и определить проблему .
Как специалист по данным, вы будете регулярно обнаруживать проблемы, которые нужно решить, или сталкиваться с ними. Ваша первоначальная цель должна заключаться..
Понимание машинного обучения
Это краткий обзор машинного обучения. Что это такое, что такое обучение и каковы наиболее распространенные концепции. Он задуман как первый шаг в изучении темы.
📄 Содержание
Что такое машинное обучение (ML) Учебный процесс «-1. Задавать вопросы" -2. Итерировать Концепции машинного обучения -Предобработка данных с обучением с учителем "-Проблемы" -Алгоритмы -Обучение модели
«Мудрый человек может узнать больше из глупого вопроса, чем дурак - из мудрого..
K-Ближайшие соседи объяснили
Основы науки о данных
K-Ближайшие соседи объяснили
Узнайте, как работают эти контролируемые алгоритмы машинного обучения
K-Nearest Neighbours (здесь и далее KNN) - это интуитивно понятный и простой для понимания алгоритм машинного обучения. Этот пост представляет собой краткое введение в KNN. Сначала мы узнаем, как алгоритм работает концептуально на простом примере, а затем реализуем алгоритм с нуля на Python, чтобы закрепить концептуальные знания.
📗 1. Краткое изложение того,..
