Публикации по теме 'unsupervised-learning'
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..
Почему обучение с учителем так успешно сегодня, будущее обучения без учителя
«Будущее принадлежит тем, кто может использовать всю мощь данных и принимать обоснованные решения. Машинное обучение — ключ к раскрытию этого потенциала и революционному изменению нашего образа жизни и работы».
Вы, должно быть, были очарованы распространением инструментов искусственного интеллекта по всему миру, когда-нибудь задумывались, какие технологии или математические расчеты стоят за успехом всех этих инструментов.
Существует три основных типа алгоритмов машинного обучения:..
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..