Свързани публикации 'ml-so-good'


Как неконтролираното машинно обучение може да се използва в наша полза?
Как неконтролираното машинно обучение може да се използва в наша полза? Въпреки че има много машинно обучение и модели за задълбочено обучение , създадени в областта на науката за данни , все още остава област, която би представлявала интерес за ни, което е известно като неконтролирано машинно обучение . Тъй като има изобилие от данни в различни формати, лесно е да се стигне до извода, че данните са огромни и могат да се използват за целите на машинното обучение. Въпреки това е..
Защо имате нужда от статистика за ML, DL и AI ?
Статистиката е изкуството да се правят числени предположения относно озадачаващи въпроси. […] Методите са разработени в продължение на няколкостотин години от хора, които са търсили отговори на своите въпроси . — Страница xiii, Статистика , четвърто издание, 2007 г. Всички специалисти по AI са загрижени за разбирането на алгоритмите от теоретична гледна точка, но дълбоко в себе си математиката и статистиката са тези, които дебнат и играят важна роля. Нека разберем това в детайли...
LINALG — Трансформация между измеренията
Неквадратни матрици като трансформации между измерения — 3Blue1Brown Неквадратни матрици Досега знаем, че матрица 2 x 2 в xy-координатна равнина действа като линейна трансформация, коригирайки позицията на приземяване на базовите вектори i-hat и j-hat. Всяко число показва позицията на i-hat и j-hat. Но как да интерпретираме матрици като матрицата 3 x 2? Как матрицата 3 x 2 трансформира системата? Основният процес е същият. Просто трябва да преместим i-hat и j-hat до посочената..
Вашият първи проект за задълбочено обучение в реалния свят
Ръководство стъпка по стъпка как да изградите първата си невронна мрежа Нашият план: Импортирайте необходимите библиотеки Спазвайте фона на данните Извършете предварителна обработка на данни Разделете данните в комплекти за обучение и тестване Изградете ANN Обучете ANN Тествайте ANN Вижте резултата за точност Така че, нека го направим сега! 1. Основен импорт И така, основно трябва да импортираме NumPy за работа с масив, Pandas за работа с рамки от данни, Matplotlib за..
Корелацията не е причинно-следствена връзка: но защо?
Чували сме твърде много пъти, че корелация != причинно-следствена връзка, но изглежда никой не си прави труда да попита защо, след като го чу. В човешката природа сме склонни да приемем, че: само ако A причинява B, тогава B се променя, когато A се променя. Нека видим защо това предположение е грешно с помощта на примера по-долу: тормоз в училище. Пример за тормоз в училище Ученик X тормози ученик Y. Ученикът Y изпадна в депресия. Студентът Y се самоуби. Ние описваме..
Какво може да направи феминизмът за етиката на ИИ?
Въпреки че е широко обсъждана в индустрията и академичните среди, областта на етиката на ИИ има ограничено въздействие в реалния свят. Феминизмът може просто да е липсващата връзка между теорията и практиката. Насоките и ангажиментите за етиката на AI или машинното обучение изобилстват, можете да намерите много от тях в индустрията и академичните среди, но изследванията показват, че те са до голяма степен амбициозни и абстрактни. Съществува голямо разминаване между етичните..
Безплатен пълен пакет с ръководства за начинаещи в науката за данни.
Връзки за уебсайтове, видеоклипове в YouTube и безплатни видео лекции Ако сте студент по компютърни науки, вече знаете, че образованието е основно безплатно за нас, не напълно, но да! ако наистина искаш да научиш! Ето някои връзки за уебсайтове и видеоклипове с лекции, които според мен са едно от най-добрите налични съдържания в интернет. Ако знаете някои уебсайтове или канали, които не съм споменал в тази статия, моля, кажете ми за тях в секцията за коментари! Благодаря ви 💛..