Рассмотрим пример выборов. Предположим, есть два кандидата на голосование, А и Б. Скажем, кандидат А хочет знать, какая часть избирателей захочет за него проголосовать. Затем специалист по данным партии кандидата проводит опрос по всему региону и случайным образом спрашивает небольшое количество людей, за какого кандидата они бы проголосовали на выборах. Ответы людей, принявших участие в опросе, являются образцом, который мы можем использовать, чтобы понять неопределенность голосования...

Это первая из серии статей о том, как использовать Машинное обучение (ML) в приложениях для автоматизации цифровых процессов и интеграции в Oracle Integration Cloud . В этой серии статей мы используем сочетание Oracle Cloud Services и шаг за шагом реализуем пару сценариев использования. Первая статья (эта) посвящена настройке среды машинного обучения и реализации модели машинного обучения для нашего первого варианта использования. Пример использования Рабочие процессы утверждения..

Почему Энтропия используется для принятия решений в Дереве решений?? Если вы новичок в машинном обучении, то к вам наверняка пришло сомнение, что «почему энтропия имеет решающее значение для принятия решения в DT???». Давайте углубимся в тему. Что такое энтропия? В машинном обучении энтропия — это мера для расчета примеси группы. Энтропия используется в древовидных алгоритмах, таких как дерево решений, чтобы решить, где разделить данные. Энтропия помогает проверить..

Google Assistant недавно получил доступ к сторонним действиям, которые можно использовать в своих приложениях. Я использовал это в своем Google Home, чтобы проверить, будет ли работать Akinator Genie . Если вы не знаете, Акинатор - это джинн , который может угадать любого вымышленного или реального человека с помощью множества вопросов. Сначала я подумал о Волан-де-Морте, и Акинатор смог правильно угадать с точностью до 20 вопросов. Продуманный алгоритм, скорее всего, представляет..