Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Организация конвейеров машинного обучения
Конвейеры машинного обучения (ML) помогают поддерживать порядок различных последовательных шагов в рабочем процессе от базовой инъекции данных до очистки, обучения модели, мониторинга и развертывания. Надежность и эффективность моделей машинного обучения, развернутых в производственной среде, можно повысить, систематизировав весь процесс от начала до конца в единый автоматизированный поток. Организация конвейера машинного обучения Типичный хорошо спланированный пайплайн состоит из..
Искусственный интеллект : чат-бот – с использованием Python
По мере того, как технологии продолжают развиваться, предприятия и организации все чаще обращаются к чат-ботам на основе ИИ как к способу улучшить обслуживание клиентов и взаимодействие с ними. Чат-боты предлагают пользователям удобный и эффективный способ взаимодействия с компаниями, доступа к информации и выполнения задач без необходимости вмешательства человека. Благодаря возможностям искусственного интеллекта и обработки естественного языка чат-боты могут понимать запросы пользователей..
Разработка функций (масштабирование функций)
Введение в разработку функций Введение: Разработка функций — это процесс использования знаний предметной области для извлечения функций из необработанных данных. Эти функции можно использовать для повышения производительности алгоритмов машинного обучения. Сэр Эндрю Нг заявил о разработке функций: Придумать функции сложно, отнимает много времени, требует экспертных знаний. «Прикладное машинное обучение — это, по сути, разработка функций». Рисунок 1 Разработка..
Разоблачение машинного обучения
Понимание машинного обучения как технического аутсайдера. Люди весьма заинтригованы недавней волной использования ChatGPT. Многие также подвергают сомнению серьезность модели относительно ее точности, откладывая вопрос о том, станет ли ИИ разумным в ближайшем будущем? Возможно, на карту будут поставлены рабочие места, и человечество обнаружит, что дрожит перед новой проблемой, с которой оно никогда раньше не сталкивалось, — рабством ИИ. Хотя все это звучит фантастически и питает..
Анализ модели машинного обучения с использованием TensorBoard
Машинное обучение развивается как на дрожжах, регулярно появляются новые модели нейронных сетей. Эти модели обучены для конкретного набора данных и проверены на точность и скорость обработки. Разработчики должны оценить модели ML и убедиться, что они соответствуют определенным пороговым значениям и функционируют должным образом, прежде чем они будут развернуты. Предстоит много экспериментировать, чтобы улучшить производительность модели, и визуализация различий становится решающей при..
Методы ансамбля, часть 2. Алгоритм AdaBoost
Методы ансамбля, повышение, AdaBoost, машинное обучение Методы ансамбля, часть 2. Алгоритм AdaBoost Теоретическая и математическая интуиция, стоящая за техникой AdaBoost Эта статья является продолжением предыдущей статьи (Техники ансамбля, часть 1 — Упаковывание и склеивание) . Основное внимание будет уделено следующему очень важному ансамблевому методу повышения, то есть AdaBoost. Как мы видели в предыдущей статье, основная идея методов ансамбля состоит в том, чтобы объединить..
Разделение набора данных глубокого обучения на три (3)
В этой статье вы поймете, почему вы должны разделить свой набор данных на обучающий, тестовый и проверочный наборы. Введение В начале любого инженера по машинному обучению вы думали только о том, чтобы разделить свой набор данных на две части. Традиционно вы разбиваете набор данных на следующие наборы; 1. Тренировочный набор 2. Тестовый набор Обучающий набор — это основной набор данных, который используется для обучения модели; набор данных, что сеть в глубоком обучении..