Публикации по теме 'top-10'
Краткий обзор алгоритмов машинного обучения — Часть I (под наблюдением)
«В алгоритмах, как и в жизни, настойчивость обычно окупается», — Стивен С. Скиена
В этом блоге мы будем в основном освещать контролируемые алгоритмы.
Ограничения алгоритмов параметрического машинного обучения: —
Ограниченный : очень менее гибкий и очень ограниченный в приложении. Ограниченная сложность : поэтому больше подходит для более простых задач. Плохое соответствие . На практике они, скорее всего, будут не соответствовать базовой функции..
5 лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных
5 лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных
На днях, просматривая https://paperswelove.org/ , я обнаружил интересную статью, которая называлась Десять лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных . который пытался объяснить важность наиболее влиятельных алгоритмов интеллектуального анализа данных в исследовательском сообществе.
Стремясь определить некоторые из наиболее влиятельных алгоритмов, которые широко используются в сообществе интеллектуального анализа..
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..