Публикации по темата machine-learning-ai

Свързани публикации 'machine-learning-ai'

Машинно обучение; новото електричество?

Отказ от отговорност: Това е историята на моето пътуване в машинното обучение. Можете напълно да го пропуснете. :) Спомняте ли си времето, когато е изобретено електричеството през 18 век? Е, не си спомняме, но не можем да отречем факта, че как революционизира всички индустрии. Не мога да прекарам и ден без него. Сега си представете, че от няколко години не можем да прекараме и ден без машинно обучение. Няма да повярвате сега, но в малък мащаб ние използваме приложения за машинно..

Революционизиране на селското стопанство с машинно обучение

Селското стопанство с „машинно обучение“ е бързо развиваща се област, която има потенциала да революционизира начина, по който подхождаме към селското стопанство. Използвайки усъвършенствани техники за машинно обучение, можем да анализираме и интерпретираме огромно количество данни, за да вземем по-информирани и ефективни решения относно отглеждането и управлението на култури, добитък и други селскостопански ресурси. Въведение в „Машинно обучение в селското стопанство“ Машинното обучение..

Преодоляване на празнината: Включване на машинното обучение в традиционното развитие

Докато навигираме в огромния технологичен пейзаж на 21-ви век, значението на машинното обучение (ML) става все по-очевидно. Обявен като трансформираща технология, ML направи присъствието си известно в множество сектори, от здравеопазване до финанси, и няма да спре скоро. За традиционните разработчици на софтуер появата на ML е като нова зора, обещаваща различна гледна точка към решаването на проблеми и въвеждаща нов набор от умения за овладяване. Тази публикация в блога се стреми да..

Изследване на алгоритъм за k-най-близки съседи (k-NN): Изчерпателно ръководство с персонализиране

Въведение Алгоритъмът k-най-близки съседи (k-NN) е популярен и интуитивен алгоритъм за машинно обучение, използван както за задачи за класификация, така и за регресия. Той работи на принципа, че подобни точки от данни са склонни да споделят общи свойства. В тази статия ще се задълбочим в алгоритъма k-NN стъпка по стъпка и ще проучим различни персонализации, които могат да бъдат приложени за подобряване на неговата производителност. Стъпка 1: Разбиране на алгоритъма k-NN Алгоритъмът k-NN..

Какво е регресия и защо ни е необходима? С регресия на Ридж и Ласо

Когато имаме данни с техните целеви стойности (известен още като контролирано обучение), линейната регресия е прост метод. Това е прост метод за определяне на това доколко една променлива за прогнозиране, X, ще се справи при прогнозирането на друг, количествен отговор, Y. Приема се, че X и Y имат линейна връзка. Математически може да се запише като: където y е прогнозираната количествена променлива и x са предикторите. Пример преди да се изгубите в математиката Нека..

Какво е машинно обучение като услуга (MLaaS)?

какво е машинно обучение? Машинното обучение е вид изкуствен интелект (AI), който позволява на компютърните системи автоматично да подобряват своята производителност при конкретна задача чрез учене от данни, без да бъдат изрично програмирани. В машинното обучение алгоритмите се обучават върху големи набори от данни, за да разпознават модели, корелации и тенденции. Анализирайки тези модели, алгоритмите могат след това да правят прогнози или решения за нови данни. Има няколко вида..

Как работи машинното обучение?

Машинното обучение несъмнено ще бъде свързано с най-очарователните подмножества на създадения от човека интелект. Той завършва задачата, включваща слушане на съвети от данни, използвайки специфични входове, за да може машината. Много е важно да знаем какво кара Machine Mastering да работи и в резултат на това как работи изключително добре в обозримо бъдеще. Процесът на машинно обучение започва заедно с въвеждането на информация за обучение в избраната формула. Данните за обучение стават..