Публикации по теме 'machine-intelligence'
Лучшие методы выбора функций и разработки
Существует множество способов, с помощью которых ученые, работающие с данными, могут выбирать и разрабатывать функции для повышения производительности своих моделей машинного обучения. В этом эссе мы рассмотрим некоторые из лучших методов выбора функций и проектирования. Выбор признаков — это процесс выбора наиболее релевантных признаков из данных для использования в модели. Это важно, потому что это может помочь уменьшить шум в данных и повысить точность модели. Существует множество..
Понимание градиентного спуска и математика, лежащая в основе:
Градиентный спуск - это широко используемый алгоритм оптимизации , используемый рядом алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения имеют функции стоимости, которые вычисляют ошибку (прогнозируемое значение - фактическое значение) модели. Итак, лучшей моделью должна быть модель с минимальной стоимостью . Цель градиентного спуска - найти параметры модели, которые имеют минимальную стоимость. Когда мы передаем модель, которую хотели бы использовать, для градиентного..
Краткое руководство по числам LLM: количество параметров и размер обучения
Вы когда-нибудь задумывались, как системы искусственного интеллекта легко понимают и создают тексты на естественном языке, независимо от ввода и контекста? Как они готовят ответы на ваши животрепещущие вопросы, пишут ваши электронные письма или даже генерируют код? Волшебной палочкой, стоящей за этим, являются модели большого языка (LLM), питающие эти системы.
LLM — это невероятно сложные гиганты машинного обучения, обладающие врожденной способностью обрабатывать и генерировать текст,..
Что такое федеративное обучение? Узнайте о машинном обучении с сохранением конфиденциальности
Хотите понять, что такое федеративное обучение ? В этой статье мы узнаем о федеративном обучении, которое представляет собой направление современного машинного обучения .
Здесь мы предоставим вам все подробности о федеративном обучении и о том, как алгоритмы федеративного обучения могут помочь сохранить ваши личные данные и по-прежнему обучать модель на вашем устройстве.
Темы, которые мы освещаем, включают:
Что такое федеративное обучение в машинном обучении? Как работает..
Машинное обучение
полное машинное обучение
Машинное обучение дает предложения по решению сложных задач.
в Ml мы прогнозируем значение на основе предыдущих данных
Тип задач машинного обучения
контролируемый неконтролируемый
Под наблюдением:-
в контролируемом алгоритме у нас есть входное и выходное значение мы прогнозируем результат на основе заданных данных, мы разделяем данные на две части: одна — данные обучения, а другая — тестовые данные. в контролируемом алгоритме у нас есть два..
Боковое движение в нейронных сетях
Нейронные сети страдают от нескольких пагубных проблем. Главный из них - переобучение: при достаточном времени обучения нейронная сеть будет точно предсказывать данные обучения, теряя при этом способность воспринимать новые данные. Он совершенно не в состоянии обобщить то, чему научился. Например, классификатор изображений в конечном итоге может идеально предсказать, смотрит ли он на изображение кошки, среди изображений, которые вы уже классифицировали вручную . Тем не менее, эта..
Проблемы и возможности использования искусственного интеллекта в повседневной деятельности
Введение
У использования искусственного интеллекта могут быть как плюсы, так и минусы. Искусственный интеллект — это имитация человеческого интеллекта машинами, созданными для того, чтобы действовать и думать как люди. Использование ИИ может принести значительную пользу и улучшить несколько секторов экономики и аспекты повседневной жизни. Однако это также вызывает некоторые трудности и моральные вопросы, которые необходимо решить.
Способность ИИ автоматизировать рабочие места и..
