Публикации по теме 'artificial-neural-network'
Всестороннее объяснение скорости обучения в глубоком обучении
Представьте, что вы пытаетесь научиться кататься на велосипеде. Когда вы начинаете, вы не знаете, как правильно балансировать, поэтому можете упасть с велосипеда. Но каждый раз, когда вы падаете, вы учитесь на своих ошибках и пытаетесь исправиться. Скорость обучения в глубоком обучении аналогична этому процессу. Он определяет, насколько быстро или медленно мы корректируем наше обучение в зависимости от наших ошибок. Если скорость обучения высока, это означает, что мы быстро..
Погружение в нейронные сети: техническое исследование алгоритмов машинного обучения
В последние годы нейронные сети и машинное обучение находятся в авангарде технологических инноваций. Эти мощные алгоритмы способны решать сложные задачи и делать прогнозы с высокой точностью. Но что такое нейронные сети и как они работают?
Нейронная сеть – это тип алгоритма машинного обучения, созданный по образцу структуры человеческого мозга. Она состоит из слоев взаимосвязанных узлов, или "нейронов", которые обрабатывают и передают информацию. Сеть обучается на наборе данных,..
Проекты искусственного интеллекта
«Искусственный интеллект» был сформулирован еще в 1956 году Джоном Маккарти, профессором Дартмутского университета.
В течение многих лет считалось, что компьютеры никогда не смогут сравниться по возможностям с человеческим мозгом, но оказалось, что это не так.
Что ж, некоторое время назад у нас не было достаточно данных и вычислительной мощности, но теперь, когда появились большие данные и появились графические процессоры, ИИ стал возможен.
Вы осознали, что 90% мировых данных было..
Сравнение алгоритмов машинного обучения
В этом посте я пытаюсь сравнить производительность различных классификаторов машинного обучения, предоставляемых библиотекой Scikit Learn. Я пытаюсь сравнить производительность K-ближайших соседей, многослойного персептрона, дерева решений и машин опорных векторов при классификации набора данных о диабете, который я скачал с Kaggle.
Данные
Набор данных, который я использую здесь, — это набор данных о диабете индейцев пима от Kaggle . Давайте сначала посмотрим на набор данных...
Оптимизируйте интервалы производительности!
Используйте ИНС с настраиваемыми функциями потерь для прогнозирования возможных предельных и минимальных значений будущей производительности труда работников.
Эта статья является второй в серии из трех частей Расширенное моделирование будущих диапазонов производительности работников с помощью ИНС с пользовательскими функциями потерь . Часть 1 исследовала, почему полезно прогнозировать возможный потолок и минимум будущей производительности сотрудника — и почему это трудно сделать..
Что значит обучить нейронную сеть?
Обучение нейронной сети - это поиск правильной комбинации весов для сети, чтобы она была достаточно хорошей для решения проблемы.
Вы: Но постойте, что все это значит?
Я : позвольте мне объяснить с самого начала.
Из чего состоит нейронная сеть?
Нейронные сети состоят из отдельных частей, приближенных к нейронам - нервным клеткам в вашем мозгу и теле, которые отправляют информацию посредством электрических и химических сигналов. - Эти части называются узлами .
Каждый узел имеет..
Являются ли ИИ и машинное обучение просто модными словами или они имеют какое-то функциональное применение?
Что такое «умные» машины и зачем они нужны?
Итак, наша предыдущая статья о путях развития медицинских технологий познакомила вас с 6 аспектами, которые мы считаем наиболее важными в медицинских технологиях. Теперь мы хотим углубиться в каждый из них, чтобы вы могли лучше понять технологию и ее применение.
Прежде всего, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение.
Вот что мы знаем на данный момент:
Искусственный интеллект создает умные машины, которые стремятся воспроизвести..
