Публикации по теме 'supervised-learning'


MLS № 1  —  Допущения, которые мы должны сделать, чтобы наши модели работали. Издание для контролируемого обучения
От древнего искусства прогнозирования движения планет до современной сферы прогнозирования цен на акции, лежащие в основе предположения всегда играли ключевую роль в моделировании любой системы. Точно так же, как физики делают основополагающие предположения — такие как постоянство скорости света в вакууме или законы сохранения энергии, — ученые, работающие с данными, также оперируют набором основных убеждений при построении моделей машинного обучения. Эти предположения, хотя о них говорят..
Основы машинного обучения для начинающих
Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это развивающаяся инновация, которая позволяет компьютерам естественным образом учиться на прошлой информации. Машинное обучение использует различные расчеты для построения числовых, а также статистических моделей и прогнозирования с использованием проверенной информации или данных. В настоящее время он используется для различных задач, таких как распознавание изображений, распознавание речи, подтверждение распознавания, фильтрация..
МИНИ БЛОГ
МИНИ БЛОГ ПРОГНОЗ УСПЕХА ЗАПУСКА Оценка производительности нескольких контролируемых моделей машинного обучения для прогнозирования успеха стартапа. ВВЕДЕНИЕ Стартапы – это недавно созданные компании, основной целью которых является разработка и вывод продукта на рынок. Инвесторы вкладывают деньги в стартапы, исходя из потенциала и роста компании. Многочисленные исследования, в которых утверждается, что у них есть ответы на вопрос, почему стартапы успешны или терпят неудачу,..
Дерево решений в машинном обучении
Дерево решений - это структура, подобная блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет test на объекте (например, выпадает ли подбрасывание монеты орлом или решкой), каждый листовой узел представляет class label (решение, принятое после вычисления всех функций), а ветви представляют соединения функций, которые приводят к этим меткам классов. Пути от корня к листу представляют classification rules . На диаграмме ниже показан основной поток дерева решений для принятия..
Обучение под наблюдением стало проще
В предыдущих статьях у нас было краткое введение в искусственный интеллект и машинное обучение . В этой статье мы начинаем знакомить вас с первой техникой машинного обучения — обучением с учителем. Что такое контролируемое обучение Если мы читаем Википедию , мы можем прочитать такое определение контролируемого обучения: Обучение с учителем (SL)  — это задача машинного обучения для изучения функции, которая сопоставляет входные данные с выходными данными на основе примеров..
Встроенные модели машинного обучения Scikit-Learn для задачи регрессии
Знаете ли вы тот факт, что вы можете создать ИИ, используя менее 20 строк кода? Представьте, как это круто — создать ИИ менее чем за 5 минут. Если вам интересно, как вообще возможно построить сложный алгоритм машинного обучения, используя менее 20 строк кода, то на помощь приходит библиотека Scikit-Learn или sklearn. Sklearn предоставляет так много встроенных алгоритмов машинного обучения (с этого момента я буду кратко называть его моделью), которые мы можем использовать для нашей задачи...
Знакомство с миром машинного обучения
«Машинное обучение - это следующий Интернет» «Прорыв в машинном обучении стоит десяти Microsoft» Почему машинное обучение? В традиционном программировании есть некоторые проблемы. Даже опытным программистам сложно писать программы для решения определенных задач. Пример: Распознавание человеческого лица или почерка Играем в сложные игры, такие как шахматы Рекомендовать фильмы, которые понравятся человеку Почему? Очень сложно разработать «алгоритм» для решения..