Свързани публикации 'machine-learning-ai'
Най-добрите начини, по които AI и машинното обучение се използват в iGaming индустрията
Машинното обучение (ML) е подгрупа на AI. Целта на алгоритмите за машинно обучение е да откриват модели в данните и да използват тази информация, за да правят прогнози за предстоящи събития. Тази форма на AI може да се използва за откриване на модели в поведението на потребителите или за отгатване на резултатите от игрите. Също така може да помогне за подобряване на рекламните кампании, като позволява да се правят по-специфични оферти към определени клиенти.
Друга категория AI е NLP или..
Заплахи и възможности, засягащи машинното обучение
„Машинното обучение“ революционизира различни индустрии, включително финансите, като предостави мощни инструменти за анализиране на големи количества данни и вземане на информирани решения. Интегрирането на алгоритми за машинно обучение в търговски и инвестиционни стратегии отвори нови начини за хората и институциите да правят пари. Въпреки това, наред с възможностите, има и присъщи заплахи, които трябва да се вземат предвид. В тази статия разглеждаме потенциала на машинното обучение..
Как да захранвате бизнеса си с изкуствен интелект — Организация, подхранвана от AI
Живеем в поколение, в което всяка индустрия претърпява бързи промени от обичайните си ежедневни дейности. Малките и средните предприятия постепенно увеличават своя пазарен дял и създават различен имидж на марката за себе си. Всъщност терминът монопол бавно изчезва и всеки с подходяща стратегия и нов продукт вече може да се радва на дял от приходите с останалите играчи в индустрията. Наистина индустрията на изкуствения интелект (AI) навлезе в основния поток на технологична интеграция и..
Внедряване на ML — 00
Не знам как ще продължа с този проект(и), но смятам да го документирам до известна степен.
Започна с нездравословната ми мания (макар че семейството ми би го нарекло пристрастяване) към компютърните игри, с необичайни часове за Dota и cs:go.
Накратко, от декември 2022 г. до януари 2023 г. навлязох малко дълбоко (честно казано) в Unity Engine и научих концепциите и внедряването на C#, за да разработя няколко основни игри 2D и 3D.
Ето няколко проекта, които направих през това време...
XGBoost
Най-точната техника за моделиране на структурирани данни. | #15 |
Въведение
През по-голямата част от този курс сте правили прогнози с метода на произволната гора, който постига по-добра производителност от едно дърво на решения просто чрез осредняване на прогнозите на много дървета на решения.
Ние наричаме метода на произволната гора „метод на ансамбъла“. По дефиниция груповите методи комбинират прогнозите на няколко модела (напр. няколко дървета, в случай на произволни гори)...
Задълбочено машинно обучение за тийнейджъри: Въведение
Добре дошли в моята серия!
Тук можете да научите математиката и интуицията зад машинното обучение, като изграждате отдолу нагоре — не само това, но всичко е математически опростено до ниво, което всеки може да разбере.
Защо направих тази поредица
Още от 7 клас исках да науча за машинното обучение и ИИ. В този момент имах както ограничени умения по програмиране, така и математически умения и не успях да стигна много далеч. Въпреки това, след една година практика, стигнах до..
Въведение в контролираното машинно обучение
Контролирано машинно обучение: Алгоритъмът за машинно обучение, който използва етикетирани примери в набора за обучение, за да предвиди етикетите на новопоказваните примери.
Различни параметри за различните контролирани методи на обучение
Представяне на функции: Това означава да вземете обект като парче плод и да го преобразувате в числа, които компютърът може да разбере. Например представянето на функции за набор от данни за плодове се състои от тези колони, масата, ширината,..
