Свързани публикации 'unsupervised-learning'
Какво е машинно обучение
Обучаване на машини да учат!
Машинното обучение е приложение на изкуствен интелект (AI), което предоставя на системите възможността автоматично да се учат и подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани. Машинното обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които имат достъп до данни и ги използват, за да се учат сами.
Други определения
Машинното обучение по същество е форма на приложна статистика с повишен акцент върху използването на компютри за..
Въпрос за интервю: Как определяте броя на клъстерите в алгоритъм за клъстериране?
Клъстерите обикновено се определят като колекции или групи от елементи с подобни или различни характеристики. В машинното обучение примерите често се групират като първа стъпка за разбиране на набора от данни. Групирането на немаркирани проби се нарича групиране, което е обучение без надзор в машинното обучение.
Продажни цени на жилища и места в Истанбул
А. Въведение
А.1. Описание и обсъждане на предисторията
Истанбул е един от най-големите метрополиси в света, където живеят над 15 милиона души и има гъстота на населението от 2,813 души на квадратен километър. Като жител на този град реших да използвам Истанбул в моя проект. Градът е разделен общо на 39 района. Въпреки това, фактът, че областите са притиснати в площ от приблизително 72 квадратни километра, кара града да има много преплетена и смесена структура [1].
Както..
МАШИННО ОБУЧЕНИЕ
Понастоящем изкуственият интелект е преобладаващ в различни аспекти от нашия живот, включително транспорт, здравеопазване, социални медии, домакински уреди и системи за интелигентен дом. Често се опитваме да разберем и анализираме последиците от тези разработки на изкуствен интелект.
Например, когато използваме Netflix за гледане на сериали или филми с приятели, може да забележим, че коричните снимки, показани в нашите акаунти, се различават от тези в акаунтите на нашите приятели. Тази..
Научете машинно обучение за 12 седмици или месеци
Седмица 1–2: Въведение в машинното обучение. Запознайте се с основните концепции на машинното обучение и практикувайте прилагането на различни алгоритми за машинно обучение. Седмица 3–4 : Основи на задълбочено обучение — Потопете се в задълбочено обучение и невронни мрежи, научете за разпространението напред, разпространението назад и оптимизирането на градиентно спускане. Седмица 5–6: Конволюционни невронни мрежи (CNN) Научете повече за популярните архитектури на CNN, внедрете..
Групиране на самолетни катастрофи с помощта на GSDMM модел
Клъстерирането, целта на някои алгоритми за неконтролирано обучение в машинното обучение, се използва често за откриване на тенденции в документи, които може да са скрити или трудни за намиране. Моделът на латентно разпределение на Дирихле (LDA) е най-често срещаният метод за групиране, предназначен да обработва текстове, които са по-дълги от петдесет думи. Въпреки това моделът Gibbs Sampling Dirichlet Multinomial Mixture (GSDMM), въведен в статия през 2014 г. от Jianhua Yin и Jianyong..
Машинно обучение: какво е и как компаниите го използват
Машинното обучение е подполе на изкуствения интелект, което се фокусира върху разработването на алгоритми и статистически модели, които позволяват на компютърните системи да се учат и подобряват от данни, без да са изрично програмирани за това. В тази статия ще обсъдим какво е машинно обучение, ползите от него и как компаниите го използват, за да подобрят своите бизнес процеси и операции.
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е процес на обучение на компютърни алгоритми да..
