Свързани публикации 'machine-learning-ai'
Защо по-малкото може да бъде много повече, когато тренирате модел за машинно обучение
Jayden Kur [email protected]
Обучението на модел за машинно обучение (ML) върху данни с лошо качество неизбежно ще доведе до резултати с лошо качество. Това е известно като боклук в боклука навън. Често разработчиците създават авангардни модели за машинно обучение с най-добри практики с достъп до цялата изчислителна мощност, за която могат да мечтаят, но въпреки това им се предоставят данни за обучение с ужасно ниско качество в изобилие. След това те се разпитват за изхода..
Защо състезателната устойчивост е критична за машинното обучение?
Тъй като машинното обучение (ML) се възприема във всяка област и всеки възможен случай на употреба, отдолу се крие заплаха. В технологиите сигурността не се превръща в основна грижа, докато внедряването не достигне повратна точка, както стана с потребителския софтуер преди три десетилетия и интернет повече от две. Не е по-различно за ML моделите.
Измамник, хакер или шпионин може да подмами моделите за машинно обучение да дадат грешна прогноза или да разкрият лична информация в..
Генеративен AI: Защо днешният шум надвишава историческите и текущите му разходи
Исторически преглед: AI, концептуализиран преди десетилетия, първоначално е бил примитивен. Неговите възможности бяха определени от изрични инструкции, водещи до ограничен диапазон от изходи. Промяна на стойността: С напредването на технологиите се разви и ценностното предложение на AI. Двоичните отговори се превърнаха в сложни отговори, превръщайки AI в убедителна инвестиция за бизнеса. Генеративен AI: Тази нова порода AI може да създаде уникално съдържание. Вместо да обработва..
Изпълнение на задачи за разпознаване на говорещи с машинно обучение и задълбочено обучение — Практически...
За да направите вашето решение за разпознаване на високоговорители ефективно, трябва внимателно да изберете модел за машинно обучение (ML), да го обучите на най-подходящия набор от данни и да конфигурирате правилните параметри.
В тази статия правим кратък преглед на ключовите подходи за разпознаване на високоговорители, както и инструменти, техники и модели, които можете да използвате за изграждане на такава система. Ние също така анализираме и сравняваме производителността на тези..
AI революция: Овладейте машинното обучение без кодиране!!
Здравейте! уеб разработчик и блокчейн ентусиаст тук! и като много от вас, следя отблизо възхода на ML и AI през последните години. Това са вълнуващи неща и аз определено искам да участвам в действието. Но нека бъдем реални, концепциите и математиката зад ML могат да бъдат малко обезсърчителни за някой като мен, който се чувства по-комфортно с кода.
Но никога не се страхувайте! Намерих начин да включа ML в моите проекти и потенциално да спечеля големи резултати в хакатони, без да се..
Стратегии за небалансирани класове
Много проблеми в реалния свят включват небалансирани класове, но повечето алгоритми за класификация не се справят добре с тях веднага. Понякога те дори могат напълно да се провалят да предскажат каквито и да е случаи на по-рядко срещания клас.
И така, как можем да подходим към тези проблеми?
1. Използвайте персонализиран праг
Една от най-простите стратегии е да се използва персонализиран праг на вероятността за по-слабо представения клас. За двоични модели стандартната стойност..
Какво е машинно обучение? Как работи машинното обучение?
„Машинно обучение“ е част от по-широк термин, т.е. изкуствен интелект. Машинното обучение е отговорно за имитирането на човешкия мозък и начина, по който той работи в машината, за да подобри нейната ефективност. Така че машинното обучение използва куп алгоритми, за да използва и учи от исторически данни и да прогнозира по-добри резултати.
Прочетете повече: https://fingertips.co.in/blog/what-is-machine-learning-how-machine-learning-works
