Публикации по теме 'classification'


Обучаемый машинный курс
Обучение машинному обучению в K-12 с помощью обучающей машины Ян Ченг Как инструктор нашей внешкольной программы ReadyAI Lab я каждую неделю разговариваю со студентами в возрасте от 5 до 17 лет об искусственном интеллекте. Меня часто удивляет, насколько глубоко они думают об ИИ, когда задают вопросы об автоматизации и будущем работы. Тем не менее, поскольку сегодня дети растут, используя приложения ИИ как вторую натура, я также воочию вижу, насколько они доверяют ИИ, относятся к..
Курс «Машинное обучение» Эндрю Нг: Перекодирование с помощью Python — Часть 5: Классификация «один против всех» и…
Это пятая статья в этой серии, в которой я пытаюсь перекодировать упражнения из (старого) курса машинного обучения Эндрю Нг (где упражнения по программированию выполняются с использованием Octave). Моя цель при написании этих статей — помочь слушателям этого курса использовать Python в качестве альтернативы при выполнении упражнений. Пожалуйста, также не стесняйтесь изучить предыдущие части этой серии: Часть 1: модель линейной регрессии с одной функцией Часть 2: линейная регрессия с..
Быстрый взгляд на классификацию
Здесь вы узнаете, что такое классификация и алгоритмы классификации. Надеюсь, вам понравится мое письмо! Что такое классификация? Классификация — это процесс распознавания, понимания и группировки идей и объектов в заданные категории или подгруппы. Используя предварительно классифицированные наборы обучающих данных, программы машинного обучения используют различные алгоритмы для классификации будущих наборов данных по категориям. Алгоритмы классификации в машинном обучении..
Освоение оценки модели: всестороннее руководство по выбору и интерпретации показателей оценки…
Введение В области машинного обучения оценка производительности моделей необходима для понимания их эффективности и принятия обоснованных решений. Метрики оценки предоставляют количественные показатели для оценки того, насколько хорошо модель машинного обучения выполняет определенные задачи, такие как классификация, регрессия или кластеризация. В этой статье мы рассмотрим значение показателей оценки и обсудим различные типы, обычно используемые в задачах машинного обучения. Метрики..
Как построить KNN с нуля на Python
… Ну, по крайней мере, без KNeighborsClassifier от sklearn. k-Ближайшие соседи k-Nearest Neighbours (KNN) - это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать для задач регрессии или классификации. KNN не является параметрическим, что означает, что алгоритм не делает предположений о базовых распределениях данных. Это отличается от метода линейной регрессии, который является параметрическим и требует от нас найти функцию, описывающую взаимосвязь между..
Классификация ИИ: раскрытие подполей и методов искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали трансформационными технологиями, изменяющими отрасли и революционизирующими то, как мы живем, работаем и взаимодействуем. От беспилотных автомобилей до интеллектуальных виртуальных агентов ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. В этой статье мы погрузимся в увлекательный мир ИИ и машинного обучения, изучая различные подполя и методы, лежащие в основе этой мощной технологии. Машинное обучение . Машинное..
Классификация методов машинного обучения
Машинное обучение разделено на две части. 1)Поверхностное обучение Поверхностное обучение под наблюдением Наивный Байес Логистическая регрессия Машина опорных векторов Случайные леса Скрытые марковские модели K-ближайшие соседи Неглубокие нейронные сети Поверхностное обучение без учителя Кластеризация Ассоциация 2)Глубокое обучение Контролируемое глубокое обучение Полностью подключенные, Глубокие нейронные сети Feedfoward Сверточные, Глубокие..