Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Публикации по теме 'supervised-learning'


Алгоритм калибровки Балуйота
АБСТРАКТНЫЙ В этой статье будет рассмотрен относительно простой алгоритм, который может калибровать поток измерений с различной точностью для получения максимально надежных значений. Этот алгоритм относительно прост в реализации и может быть классифицирован как алгоритм машинного обучения с учителем. Будут рассмотрены тестирование и оценка реализации алгоритма, которые выявят линейную временную и пространственную сложность, а также докажут его правильность и расширят возможности его..
Что такое квадратичный дискриминантный анализ?
На пути изучения контролируемых методов машинного обучения в этом посте дается краткий обзор квадратичного дискриминантного анализа, который в основном является расширением ранее обсуждавшегося c940f366a463» линейный дискриминантный анализ, поэтому давайте начнем с понимания квадратичного дискриминантного анализа. что такое квадратичный дискриминантный анализ? Квадратичная дискриминация является общей формой байесовской дискриминации. Дискриминантный анализ используется для..
Контрастное обучение под наблюдением
В последние годы тенденция применения трансферного обучения заключалась в непосредственной точной настройке весов ImageNet в проблеме новой предметной области, где (обычно) не хватало изображений, доступных для обучения. Однако недавно возникла новая тенденция; в этом случае перед тонкой настройкой есть предыдущий шаг, называемый предварительным обучением, на котором нейронная сеть тренируется с целевыми изображениями, чтобы научиться размещать изображения одного класса как можно ближе в..
Руководство для начинающих по раскрытию возможностей машинного обучения
Введение: В этом руководстве для начинающих мы раскроем тайны машинного обучения и снабдим вас базовыми знаниями, чтобы дать толчок вашему приключению с ИИ. Давайте погрузимся! 💡💻 1. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это искусство обучения компьютеров обучению и составлению прогнозов на основе данных без явного программирования. 🧠💻 Все дело в том, чтобы позволить машинам распознавать закономерности, выявлять тенденции и извлекать ценную информацию из огромных..
Лучшие проекты машинного обучения с кодом Python
Машинное обучение набирает огромный спрос в индустрии программного обеспечения, и это касается не только рекрутеров. На предстоящих сессиях размещения многие первокурсники начали ориентироваться на машинное обучение или отрасль науки о данных по трем основным причинам: 1. Более высокий пакет 2. Умная работа 3. Стабильность в будущем. Но главная проблема в том, что компании, занимающиеся машинным обучением, попадают в шорт-лист резюме, заключается в том, что они ищут проекты в области..
Алгоритмы — Машинное обучение
Контролируемое обучение . Учитель/родитель/гид помогает вам учиться, предоставляя примеры и отзывы . Мы используем набор данных для обучения и тестирования. Когда вы обучаете модель, помечаете данные и сообщаете алгоритму, что правильно, а что неправильно, он считается контролируемым. Алгоритм понимает из данных, какие правильные и неправильные ответы для разных точек данных/записей. Затем он должен быть в состоянии сказать вам правильный ответ с определенным уровнем точности,..
Упрощенное: контролируемое и неконтролируемое машинное обучение
Один лучше другого для вашего бизнеса? Если вы, как и я, обнаружите, что пытаетесь объяснить / понять разницу между методами машинного обучения с учителем и без учителя, вы найдете упрощенное объяснение в этой статье. Допустим, ваша цель — научить дочь, как выглядит тигр (дома). Вы, вероятно, вытащите несколько изображений тигров в Интернете и скажете: «Это тигр». Ваш ребенок будет обрабатывать изображения и определять узоры, такие как оранжевый мех, черные полосы, розовый нос, острые..
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..