Свързани публикации 'machine-learning-tools'
parallelformers: Интуитивно въведение.
В последно време машинното обучение се внедрява в различни широкомащабни сектори за решаване на сложни проблеми от реалния свят. Границите му се разшириха до области, включително здравеопазване, образование, икономика и няколко други сектора, засягащи човешкия живот в различни фази. Обучението и внедряването на тези модели с големи размери изискват скъпи изчислителни разходи. Модели като blenderbot-9B например изискват 22 GB GPU памет, което изисква колосални разходи. С нарастването на..
Наблюдаемост на модела в машинното обучение
Мостът между решенията, изградени в изследователски лаборатории, и внедрените в реалния свят
Има множество причини, поради които внедряването на модели за машинно обучение с „доказателство за концепцията“ в реалния свят може да се обърка. Понастоящем компаниите все още са в етап, в който степента на успеваемост на ML моделите варира значително, когато се прилагат към различни приложения от реалния свят, въпреки че това не е поради липса на опити.
Повечето големи технологични компании..
Топ 8 основни алгоритми за машинно обучение:
Ето списък на това, което според мен са най-добрите 8 основни алгоритми за #MachineLearning:
1. Логистична регресия
«2. Линейна регресия"
3. Дървета на решенията
4. Случайни гори
5. Невронни мрежи
6. Байесови техники
7. Поддържащи векторни машини
8. Машина за усилване на градиент Прочетох голям брой статии за всеки алгоритм за машинно обучение и тези, предоставени по-горе, се откроиха най-много за мен.
Влиза в големи подробности и обяснява..
Недостатъчно оборудване в машинното обучение с код на Python
Какво е недостатъчно приспособяване?
Недостатъчното приспособяване в машинното обучение с код на Python е важна концепция, която трябва да се разбере при разработването на алгоритми за машинно обучение. Недостатъчното приспособяване е, когато моделът не успява да улови основните модели в данните. Това може да доведе до лошо представяне на прогнозата, тъй като моделът трябва да се обобщи към нови данни.
Как възниква недостатъчното приспособяване?
Недостатъчното приспособяване..
Модел на аномалия при измами: Мощен инструмент за машинно обучение за откриване на необичайна дейност
Fraud Anomaly Model, усъвършенствана техника, използвана при откриване на измами, играе решаваща роля при идентифицирането на подозрителни модели и точки от данни, които могат да показват измамна дейност.
Моделът е специално проектиран да се учи от исторически данни и да използва тези знания за откриване на потенциални измами в реално време.
Тъй като измамните дейности продължават да се развиват и усложняват, традиционните методи, базирани на правила, и ръчните прегледи не успяват да се..
„Най-доброто ръководство за общи алгоритми, използвани в машинното обучение“
Машинното обучение се превърна в популярна област през последните години със способността си да прави прогнози и да подобрява процесите на вземане на решения. Алгоритмите за машинно обучение са основна част от тази област, тъй като позволяват на машините да се учат от данни и да правят прогнози, без да бъдат изрично програмирани.
В това ръководство ще предоставим общ преглед на общите алгоритми, използвани в машинното обучение. Тези алгоритми са класифицирани в три категории:..
Grasshopper среща AI
Оставайки в познатата територия
Винаги е предизвикателство да излезем извън нашите зони на комфорт. Чувстваме се най-удобно, използвайки софтуера, който използваме от дълго време, когато проектираме. Но какво ще стане, ако искаме да разширим възможностите на съществуващия софтуер? Например, добавяне на докосване на AI към нашата удобна линия от 3D моделиране, проектиране или анализ. Това разширяване на възможностите е възможно чрез използване на различни плъгини в един от..
