Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Освоение основ: понимание трех основных типов машинного обучения
Существует три основных типа машинного обучения:
Обучение с учителем . При обучении с учителем алгоритм обучается на помеченном наборе данных, где каждый пример в наборе данных включает как входные функции, так и соответствующую выходную метку. Цель алгоритма — изучить сопоставление между входными объектами и выходными метками, чтобы он мог точно предсказать метку для новых, невидимых примеров. Обучение без учителя. При обучении без учителя алгоритм обучается на немаркированном..
РОЛЬ ИИ ДЛЯ ИНВАЛИДОВ
Искусственный интеллект столь же обширен, как и любой из наших основных предметов в курсе информатики. AI и ML оказали значительное влияние на каждую область после 1980-х годов. Одной из таких областей является сектор здравоохранения, и именно в отношении групп с ограниченными возможностями, которые лучше называть группами с ограниченными возможностями, он оказал огромное влияние. Это не только облегчило их жизнь, но и расширило их возможности в более широком масштабе. Теперь они..
5 способов, которыми машинное обучение идеально подходит для электронной коммерции
Индустрия электронной коммерции превратилась в одно из самых конкурентных и многолюдных пространств. С таким количеством платформ электронной коммерции на выбор удерживать клиентов в вашем бизнесе становится все труднее с каждым днем. К счастью, у нас есть технологические достижения, которые могут помочь вам лучше обслуживать своих клиентов и развивать свой бизнес. Да, мы говорим о машинном обучении в электронной коммерции.
Машинное обучение — это разновидность искусственного..
Кластеризация K-средних
Что такое кластеризация?
кластер — это набор объектов, которые "похожи" между собой и "не похожи" на объекты, принадлежащие другим кластерам. Кластеризация – это метод, используемый для группировки объектов сходного типа и разделения объектов разного типа. Это очень распространенный метод статистического анализа данных, используемый во многих областях, включая распознавание образов, анализ изображений, поиск информации, биоинформатику, сжатие данных, компьютерную графику и..
5 простых шагов для начала работы с машинным обучением
Привет! Вы когда-нибудь задумывались о том, как Netflix узнает, какие фильмы вам могут понравиться, или как ваш телефон распознает ваше лицо? Это все из-за того, что называется машинным обучением. Эта волшебная технология помогает компьютерам учиться и делать выбор почти так же, как это делают люди. Но не волнуйтесь, если это звучит ново — мы здесь, чтобы провести вас через 5 важных шагов, чтобы исследовать мир машинного обучения. Давайте раскроем магию и начнем.
Понимание..
MIDL 2018 Панельная дискуссия о радиологии и искусственном интеллекте
Международная конференция по медицинской визуализации с глубоким обучением прошла в отеле CASA Hotel в Амстердаме с 4 по 6 июля 2018 г. С полной трехдневной программой можно ознакомиться на сайте встречи . Встреча в основном предназначена для исследователей глубокого обучения, медицинских компаний и клиницистов. Посетив встречу, я увидел, что исследователи глубокого обучения составляют подавляющее большинство. Было проведено несколько устных сессий о новых разработках в области..
Руководство для начинающих по обучению с подкреплением: простые примеры и пояснения
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором агент учится взаимодействовать со своей средой, чтобы максимизировать вознаграждение. Агент получает вознаграждение за выполнение действий, ведущих к желаемому результату, и путем проб и ошибок узнает, какие действия с наибольшей вероятностью приведут к наибольшему вознаграждению.
Вот несколько примеров задач обучения с подкреплением:
Игра в игру: агент обучения с подкреплением может быть обучен играть в такую..
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..