Свързани публикации 'towards-data-science'


Всемогъщият политически градиент в обучението за укрепване
Всемогъщият политически градиент в обучението за укрепване Просто стъпка по стъпка обяснение на концепцията за градиентите на политиката и как те се вписват в обучението за укрепване. Може би твърде просто. В тази публикация обяснявам как извличаме фундаменталната теорема за градиента на политиката. Защо трябва да знаете нещо за градиента на политиката? Знаейки как се дефинира градиентът на политиката, ще ви даде инструментите, за да разберете 90% от алгоритмите и документите за..
ДЪЛБОКО УЧЕНЕ
ДЪЛБОКО УЧЕНЕ Здравейте приятели, Започвам поредица от блогове, обясняващи концепцията за машинно обучение и задълбочено обучение или мога да кажа, че ще предоставя кратки бележки от следните книги . За тази цел бих следвал няколко книги, а именно: 1. Задълбочено обучение от – Иън Добър приятел и Йошуа Бенгио и Арън Курвил („Връзка“) 2. Вероятностна перспектива на машинното обучение: от — Кевин Мърфи 3. Елементите на статистическото обучение: от — Тревър Хасти, Робърт..
Ръководството на стопаджия за етиката на ИИ, част 2: Какво е ИИ
Поредица от 3 части, изследваща етичните проблеми в изкуствения интелект Увеличаване „Част 1 изследва какво и защо е етиката на ИИ“ и раздели етиката на четири области — какво е ИИ, какво прави ИИ, какво въздействие ИИ и какво може да бъде ИИ. В част 2 се гмуркам в етиката на това какво е AI. Увеличаване Най-често използваната форма на AI може да се опише като набор от математически функции ( модел ), които при дадени входове ( данни ), научават *нещо* и го използват, за да *..
Машинно обучение за всеки — какво е невронна мрежа?
За тези, които са чували за невронни мрежи и искат общо разбиране, за да не останат на тъмно. Това е бърз старт за хора, които не са компютърни специалисти, маниаци или просто технически специалисти, за да се сдобият със създаването на невронна мрежа за прост случай на употреба. За тези, които не знаят какво е невронна мрежа и защо е полезна, ето едноредово описание: невронната мрежа е колекция от математически формули, настроени да идентифицират модели в данните; може да се..
Вашият алгоритъм достатъчно уверен ли е?
Как да измерим несигурността в невронните мрежи. Когато техниките за машинно обучение се използват в „критични за мисията“ приложения, допустимата граница на грешка става значително по-ниска. Представете си, че вашият модел шофира кола, помага на лекар или дори просто взаимодейства директно с (може би лесно раздразнен) краен потребител. В тези случаи ще искате да се уверите, че можете да сте уверени в прогнозите, които вашият модел прави, преди да действате спрямо тях. Измерването на..
Сравняване и съпоставяне на стойности на колони в различни Excel файлове с помощта на Pandas
Панди за съвпадение на колони Често може да искаме да сравним стойностите на колони в различни файлове на Excel една с друга, за да търсим съвпадения и/или прилики. С помощта на библиотеката Pandas от Python това става лесна задача. За да демонстрира как това е възможно, този урок ще се фокусира върху прост генетичен пример. Не са необходими генетични познания! Помислете за следната ситуация; Имам някои неизвестни проби от ДНК последователности (прости низове, съставени от..
За проклятието на измерението
За проклятието на измерението Ако има един съвет, който бих дал на всеки в областта на машинното обучение, това би бил той: никога не забравяйте проклятието на размерността. Традиционното обяснение е нещо подобно: „Е, ако имате много входни измерения, тогава вашият проблем става изчислително скъп и труден за решаване“. Да, това е вярно, но защо е вярно? Нека поговорим за това по-подробно. Едно от най-интуитивните обяснения, на които попаднах за проклятието на размерността, е..