Публикации по теме 'supervised-learning'


Интуиция для машинного обучения
Вы когда-нибудь хотели узнать, что происходит внутри всего черного ящика машинного обучения и искусственного интеллекта? Машинное обучение, пожалуй, самая влиятельная и мощная технология на сегодняшний день. Мы далеки от того, чтобы увидеть его истинный потенциал, и тем не менее, он предоставил миру потрясающие технологии и изобретения. Можно даже синтезировать поддельный голос с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта . Оформите заказ Lyrebird AI , чтобы получить то..
Обучение с учителем и без учителя
Всем привет .. Это моя первая история .. Сегодня мы поговорим о контролируемом и неконтролируемом обучении в машинном обучении. Прежде чем мы начнем, я хочу поговорить о том, что такое машинное обучение. Согласно IBM, Машинное обучение - это ветвь« искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации способа обучения людей, постепенно повышая его точность». но, по-моему, машинное обучение основано на предсказаниях, которые..
Развертывание XGBoost на GCP с Google AI Platform
Сокращение разрыва между PoC и интегрированным решением для двоичной классификации Когда я впервые услышал, что примерно только 13% проектов по обработке и анализу данных идет в производство , я был очень разочарован. В то время, с моим ограниченным опытом машинного обучения в Jupyter Notebooks, было не так ясно, что будет после стадии PoC и как. Кроме того, развертывание машинного обучения может быть достигнуто разными способами - это зависит от цели проекта, доступных инструментов и..
Машинное обучение: для моего дедушки (для начинающих)
Определение машинного обучения В некотором смысле машинное обучение работает аналогично человеческому обучению. Например, если ребенку показывают изображения с определенными объектами на них, он может научиться идентифицировать и различать их. Машинное обучение работает таким же образом: с помощью ввода данных и определенных команд компьютер может «научиться» идентифицировать определенные объекты (людей, объекты и т. д.) и различать их. Для этого программное обеспечение снабжается..
Машинное обучение с учителем и без учителя
Основная цель алгоритмов машинного обучения - обнаружение закономерностей в данных. В зависимости от типа вопросов, с которыми столкнулись исследователи, и имеющихся данных мы выберем алгоритмы обучения. Их можно разделить на два класса в зависимости от того, как они узнают о данных. Это контролируемое и неконтролируемое обучение . Когда у нас есть априорная информация о реальной ценности результатов, мы можем создать алгоритм, используя основную истину. Предположим, у нас есть..
Кластеризация K-средних и ее приложения в области безопасности
Кластеризация является одним из наиболее распространенных методов исследовательского анализа данных, используемых для получения интуитивного представления о структуре данных. Его можно определить как задачу идентификации подгрупп в данных таким образом, чтобы точки данных в одной и той же подгруппе (кластере) были очень похожи, а точки данных в разных кластерах сильно различались. Другими словами, мы пытаемся найти однородные подгруппы в данных, чтобы точки данных в каждом кластере были..
линейная регрессия :: Машинное обучение
линейная регрессия :: Машинное обучение Это метод прогнозирования непрерывной зависимой переменной (Y) на основе значений независимых переменных (X) . Его можно использовать для случаев, когда мы хотим предсказать некоторую непрерывную величину. Y = B+mX м = уклон пакеты импорта: numpy, pandas, matplotlib.pyplot, seaborn. %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import..