Публикации по теме 'machine-learning'
Bard AI: революция в творчестве с помощью искусственного интеллекта
Bard AI: революция в творчестве с помощью искусственного интеллекта
В последние годы мир стал свидетелем замечательных достижений в области искусственного интеллекта (ИИ), которые изменили различные отрасли. Одним из заметных событий является появление творческих систем на базе ИИ. Среди этих инновационных творений значительное внимание привлек Bard AI. В этом блоге мы рассмотрим, кто создал ИИ Барда, его удивительные возможности и то, как он переопределяет границы творчества...
Визуализация дерева решений и как это работает?
Использование DTreeViz для создания нескольких визуализаций для понимания дерева решений
Дерево решений — это модель машинного обучения, которую можно использовать как для классификации, так и для регрессии. Это древовидная структура, содержащая узел решения и конечный узел. По сути, это графическое представление для анализа всех возможных результатов/решений данной проблемы. Дерево решений работает…
Варианты использования генерации ключевых фраз, часть 1 (машинное обучение)
Неконтролируемая генерация ключевых фраз в открытом домене (arXiv)
Автор: Лам Тхань До , Притом Саха Акаш , Кевин Чен-Чуан Чанг .
Аннотация: В этой работе мы изучаем проблему неконтролируемой генерации ключевых фраз в открытом домене, целью которой является модель генерации ключевых фраз, которая может быть построена без использования данных, помеченных человеком, и может работать согласованно в разных доменах. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем модель seq2seq, состоящую..
Разгадка линейной регрессии | Склеарн
(Закрытая форма реализации алгоритма наименьших квадратов)
Предисловие
Вы когда-нибудь интересовались внутренней реализацией алгоритма линейной регрессии в scikit-learn ? ? Если ваш ответ да, то вы находитесь в правильном месте. В этой статье я проведу вас через распаковку линейной регрессии в соответствии с разработкой и реализацией в sklearn.
О линейной регрессии
Это линейный подход к моделированию взаимосвязи между скалярным откликом и одной или несколькими..
Секреты назначения переменных переменным в Python
Одно предложение стоит тысячи слов:
Все в питоне является ссылкой!
(В принципе, это согласуется с предложением «все в питоне является объектом».)
Когда мы присваиваем значение (также называемое объектом) переменной, мы выделяем адрес для объекта в памяти и используем переменную в качестве ссылки на него.
А при назначении переменной другой новой переменной мы также устанавливаем новую переменную как ссылку на исходный объект.
Далее, некоторые примеры кода могут быть полезны для..
Эволюция намерений
Эволюция намерений
Различные фреймворки и разные подходы к реализации намерений
Введение
За последние два года в отношении намерений произошла эволюция.
Такой акцент на намерениях оправдан, учитывая, что намерения — это слой, через который должны проходить разговоры. И в начале любого разговора намерения играют решающую роль для классификации разговора в соответствии с намерением пользователя.
По уважительной причине намерения считались слишком жесткими, и этот строгий слой..
Алгоритмы, которые необходимо знать в машинном обучении
Алгоритмы, которые необходимо знать в машинном обучении
Обучающие алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, байесовский вывод и вероятностный вывод
Написано Mr. Винай Гупта
Модель машинного обучения — это набор правил и предпочтений, которые применяются к набору данных, чтобы позволить компьютерам делать прогнозы. Сбор данных, их очистка и обучение модели с использованием все более сложных алгоритмов и/или дополнительных наборов данных — все это часть..
