Публикации по теме 'unsupervised-learning'


Что такое машинное обучение
Учим машины учиться! Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Другие определения Машинное обучение — это, по сути, форма прикладной статистики с повышенным акцентом на..
Вопрос интервью: Как вы определяете количество кластеров в алгоритме кластеризации?
Кластеры обычно определяются как коллекции или группы элементов со схожими или разными характеристиками. В машинном обучении примеры часто группируются в качестве первого шага для понимания набора данных. Группировка немаркированных образцов называется кластеризацией, которая представляет собой неконтролируемое обучение в машинном обучении.
Цены продажи жилья и места проведения в Стамбуле
А. Введение А.1. Описание и анализ фона Стамбул - один из крупнейших мегаполисов мира, в котором проживает более 15 миллионов человек, а плотность населения составляет 2,813 человек на квадратный километр. Как житель этого города, я решил использовать Стамбул в своем проекте. Всего город разделен на 39 районов. Однако тот факт, что районы втиснуты в площадь примерно 72 квадратных километров, приводит к тому, что город имеет очень переплетенную и смешанную структуру [1]...
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
В настоящее время искусственный интеллект стал преобладать в различных сферах нашей жизни, включая транспорт, здравоохранение, социальные сети, бытовую технику и системы умного дома. Мы часто пытаемся понять и проанализировать последствия этих разработок искусственного интеллекта. Например, при использовании Netflix для просмотра сериалов или фильмов с друзьями мы можем заметить, что обложки, отображаемые в наших учетных записях, отличаются от фотографий в учетных записях наших друзей...
Изучите машинное обучение за 12 недель или месяцев
Неделя 1–2: Введение в машинное обучение. Ознакомьтесь с основными понятиями машинного обучения и попрактикуйтесь в реализации различных алгоритмов машинного обучения. Неделя 3–4 : Основы глубокого обучения. Погрузитесь в глубокое обучение и нейронные сети, узнайте о прямом распространении, обратном распространении и оптимизации градиентного спуска. Неделя 5–6. Сверточные нейронные сети (CNN). Узнайте о популярных архитектурах CNN, внедрите модель CNN с помощью платформы..
Кластеризация авиакатастроф с использованием модели GSDMM
Кластеризация, цель некоторых алгоритмов обучения без учителя в машинном обучении, часто используется для обнаружения тенденций в документах, которые могут быть скрыты или трудно найти. Модель скрытого распределения Дирихле (LDA) — наиболее распространенный метод кластеризации, предназначенный для обработки текстов, длиннее пятидесяти слов. Однако модель мультиномиальной смеси Гиббса выборки Дирихле (GSDMM), представленная в статье 2014 года Цзяньхуа Инь и Цзяньюнг Ван, была предложена для..
Машинное обучение: что это такое и как его используют компании
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерным системам обучаться и совершенствоваться на основе данных без явного программирования для этого. В этой статье мы обсудим, что такое машинное обучение, его преимущества и то, как компании используют его для улучшения своих бизнес-процессов и операций. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это процесс обучения..