Публикации по теме 'binary-classification'
| Классификация день-ночь
| Классификация день-ночь
Если у вас есть тонны данных изображений для обучения модели, но вы все еще не можете понять, почему ваша модель плохо работает на некоторых изображениях (в нашем случае - на изображениях в ночное время), то определенно пора выполнить EDA.
В этом сообщении блога я расскажу вам, как создать надежный классификатор дня и ночи, который мы можем использовать для определения распределения набора данных, по крайней мере, с точки зрения изображений в дневное и..
Случайные леса: введение
Случайные леса — это ансамблевый метод машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Они являются популярным выбором для прогнозного моделирования, поскольку они надежны, эффективны и относительно просты в использовании. В этой статье мы рассмотрим, что такое случайные леса, почему они практичны и как их использовать.
Что такое случайные леса?
Поскольку случайные леса являются подмножеством алгоритмов обучения с учителем, они зависят от помеченных данных. Алгоритм..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..