Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Понимание искусственного интеллекта (ИИ)
Вы мечтали о понимании ИИ и машинного обучения? Что ж, эта статья создана для вас. Мы собираемся демистифицировать ИИ.
Что такое машинное обучение?
Прежде чем мы пойдем дальше в этой статье, нам нужно определить, что такое машинное обучение.
Подводя итог, машинное обучение — это факт решения проблемы без указания компьютеру, как ее решить. Я имею в виду, что в классическом программировании вы должны писать код , чтобы объяснить компьютеру, как решить проблему, и объяснить ему,..
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..
Краткое введение в неконтролируемое обучение
Пространство машинного обучения, которое развивается с течением времени с востока на запад.
Для начала мы должны знать, что машина в первую очередь состоит из четырех основных доменов.
Контролируемое обучение: агент или алгоритм учится на помеченных данных. Неконтролируемое обучение: агент или алгоритм учится на немаркированных данных, т. е. он находит похожие шаблоны в наборе данных и соответствующим образом группирует их. Полуконтролируемое обучение: сочетание как контролируемого,..
Нестабильность кластеризации
Выбор количества кластеров
Кластеризация — это метод обучения без учителя, используемый для создания кластеров точек данных. Примером может служить сегментация клиентов в маркетинге.
Доступно несколько алгоритмов кластеризации. Однако они требуют, чтобы в качестве входных данных было задано количество кластеров (k). Выбор количества кластеров может быть затруднен, так как это неконтролируемая проблема без меток.
Нестабильность кластеризации можно измерить, чтобы определить..
Преодоление языкового разрыва
SingularityNET продолжает совершенствоваться в изучении языков без учителя.
Важность изучения языка без учителя
В самой первой исследовательской статье , опубликованной нашей AI Research Lab , мы обсуждали, как SingularityNET планирует продвигать обучение языку без учителя, используя компоненты NLP и Language Learning OpenCog.
В этой статье мы расскажем о последних достижениях проекта бесконтрольного изучения языка SingularityNET, который поддерживается OpenCog Foundation..
Выбор признаков в задачах обучения без учителя
Выбор функций является важной частью любого проекта машинного обучения, неправильный выбор функций, которые будут использоваться моделью, может привести к худшим результатам, поскольку для получения оптимального набора функций было разработано множество методов и методов.
В случае обучения с учителем эта задача относительно проста благодаря ранее существовавшим уловкам, таким как важность функций, встроенная во многие модели обучения scikit perse (например, случайный Форрест, линейная..
