Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Введение в генеративную состязательную сеть для генерации ключевых фраз.
1. Методология:
Генератор: мы должны предоставить некоторый обучающий образец (может быть изображением, словами или предложениями в файле слов), который называется НАСТОЯЩИМ образцом. На основе реального образца генератор попытается создать поддельный образец и подать его на дискриминатор и будет пытаться обмануть его, пока дискриминатор не вернет его как реальный образец.
Дискриминатор: Дискриминатор попытается определить, является ли образец, выданный генератором, настоящим или..
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..
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..
Контролируемое машинное обучение
Данные поступают только с входом x, но не с выходными метками y. Алгоритм должен найти структуру в данных.
Вот определение машинного обучения, которое приписывают Артуру Сэмюэлю. Она определила машинное обучение как область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Сэмюэл прославился тем, что еще в 1950-х годах он написал программу для игры в шашки. Удивительным в этой программе было то, что сам Артур Сэмюэл не очень хорошо играл в..
Введение в машинное обучение.
Введение
Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E в отношении некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P. Если ее производительность на T, измеряемая P, улучшается с опытом E. Том Мичелл. em> Машинное обучение подразделяется на 4 типа обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и рекомендательные системы.
Контролируемое обучение
Это обучение снова подразделяется на 2 типа: модель регрессии и классификации...
Мягкое введение в машинное обучение
Что такое машинное обучение?
Прежде чем перейти к машинному обучению, я просто хочу кратко рассказать об искусственном интеллекте. Так что же такое искусственный интеллект (ИИ)? ИИ - это отрасль информатики, цель которой - создание интеллектуальных машин . С помощью интеллекта мы пытаемся построить машины, которые могут вести себя так же разумно, как человек, или построить машины, которые будут вести себя наилучшим образом. Слово «поведение» можно разделить на две категории:..
Введение в AI/ML: Эпизод № 7: Типы машинного обучения
Написано Аруной Паттам , руководителем направления AI Analytics & Data Science, Insights & Data, Азиатско-Тихоокеанский регион, Capgemini.
Если вы похожи на большинство людей, термин машинное обучение , вероятно, мало что для вас значит. И это нормально! Область машинного обучения обширна и сложна, и она постоянно развивается.
В этом сообщении блога мы рассмотрим различные типы машинного обучения и их значение.
Алгоритмы машинного обучения можно разделить на 4 категории:..
