Публикации по теме 'supervised-learning'
Введение в искусственные нейронные сети (ИНС)
Простое объяснение абсолютно для всех
Всем привет,
Я пишу для вас сегодня, чтобы дать простое представление об ИНС. Искусственные нейронные сети относятся к основным областям искусственного интеллекта (ИИ), которые мы обсуждали ранее как здесь . ИНС входит в категорию машинного обучения (ML), и сегодня ИНС является лидером машинного обучения. Если у вас есть сомнения относительно этой классификации, нажмите здесь и прочтите эту статью.
ИНС вдохновлена тем, как мозг состоит..
Наука о данных и машинное обучение
Что такое наука о данных?
Наука о данных - это широкий термин, объединяющий различные инструменты, алгоритмы и принципы машинного обучения с целью обнаружения скрытых закономерностей в необработанных данных ( Германт Шарма, 2018)
Наука о данных имеет очень большие области, которые производят впечатление и влияют на бизнес и общественную жизнь.
Наука о данных - это процесс предоставления решения вопроса или проблемы с помощью данных ( обработка данных ) для получения..
Алгоритм кластеризации KMeans
Простой, быстрый и популярный метод кластеризации
Что такое кластеризация?
Кластеризация - это идея разделения данных на группы или, еще лучше, кластеры. Имея дело с проблемой неконтролируемого обучения, когда набор данных не помечен, у нас, по-видимому, нет средств для разделения данных на классы, однако это не совсем так. С помощью кластеризации мы можем разделить данные на группы, используя массив различных методов, но в более общем плане просто разделяя данные на основе близости..
Евклидово путешествие KNN
KNN или в длинной форме так называемые K-ближайшие соседи . Очень известный алгоритм, используемый для классификации .
Начнем с классификации , что именно это означает в простом предложении. Предположим, вы с друзьями пришли в бар, и бармен играет с вами в игру.
Он расскажет вам правила игры и сообщит вам цвет каждого алкогольного напитка , а вам двоим нужно будет определить , что это за пиво, виски, бренди, вино и т. д. неизвестные образцы .
классификация , которую мы,..
Почему обучение с учителем по-прежнему часто превосходит обучение без учителя?
Машинное обучение делится на две большие категории: обучение с учителем и обучение без учителя. Даже после многих недавних успехов неконтролируемого ИИ, контролируемый ИИ, управляемый моделями, по-прежнему очень актуален .
В то время как контролируемое обучение начинается с заданной вручную модели желаемых результатов, неконтролируемое обучение начинается с данных, делая собственные выводы о структуре, которую оно находит в этих данных.
Хотя в последние годы мы стали свидетелями..
Матрица путаницы, все еще запутанная матрица путаницы???
Прежде чем мы узнаем, что такое матрица путаницы, важно понять, что единственная вещь, которая действительно озадачивает, — это то, почему она называется матрицей путаницы!?! Если вы мне доверяете, я обещаю, что покажу вам, что это совсем не запутанно, что это очень полезный инструмент и что на самом деле это простой инструмент с большой мощностью, который может дать вам полезную информацию о том, как работает ваша прогностическая модель. выполнение. Хитрость заключается в том, чтобы..
Сила и вызовы синтетических данных — 3 принципа
Если данные — это новая нефть , то что делать, если у вашей компании их нет?
Вы можете купить, т.е. заплатить за повторяющийся или разовый доступ.
Вы могли бы поискать, т.е. найти базы данных с открытым исходным кодом.
Или вы могли бы на самом деле построить, т.е. произвести синтетические данные.
Ниже приведены три основных принципа, о которых следует помнить.
1) Обеспечение репрезентативности
Существует два ключевых метода создания синтетических данных: случайным образом..
