Помислете за пример за изборите. Да предположим, че има двама кандидати за гласуване, А и Б. Да речем, кандидат А иска да знае каква част от избирателите биха искали да гласуват за него. След това специалистът по данни на партията на кандидата провежда проучване в региона и пита на случаен принцип малък брой хора за кой кандидат биха обмислили да гласуват по време на изборите. Отговорите на хората, участвали в проучването, са извадката, която можем да използваме, за да разберем..

Това е първата от поредица статии от няколко части за това как да използвате Машинно обучение (ML) в приложения за автоматизация на цифрови процеси и интеграция в Oracle Integration Cloud . За тази серия използваме комбинация от облачни услуги на Oracle и внедряваме няколко случая на употреба стъпка по стъпка. Първата статия (тази) се фокусира върху настройването на средата за машинно обучение и прилагането на модела за машинно обучение за нашия първи случай на употреба. Примерен..

Защо Entropy се използва за вземане на решения в дървото на решенията?? Ако сте начинаещ в машинното обучение, тогава това съмнение трябва да е достигнало до вас, че „защо ентропията е от решаващо значение за вземане на решение в DT???“. Нека се потопим в темата. Какво е ентропия? В машинното обучение ентропията е мярка за изчисляване на нечистотата на групата. Ентропията се използва в дървовидни алгоритми като дървото на решенията, за да се реши къде да се разделят..

Google Assistant наскоро получи достъп до действия на трети страни, които да бъдат използвани в техните приложения. Използвах това в моя Google Home, за да тествам дали „Akinator Genie“ ще работи. Ако не знаете, Акинатор е „джин“, който може да отгатне всеки измислен или реален човек в толкова много въпроси. Първо се сетих за Волдемор и Акинатор успя да отгатне правилно в рамките на 20 въпроса. Алгоритъмът надолу към костите най-вероятно е дърво на решенията. Дървото на..