Новые жанры интеллектуальных приложений стали фундаментальным шагом к взаимодействию человека и машины. Приложения, которые понимают «почему» за «что», считаются интеллектуальными приложениями. Машинное обучение и анализ данных являются основой такой экосистемы приложений. Экосистема такого типа, по сути, позволяет приложениям предлагать что-то, предоставлять решения или вести себя предсказуемым образом, что, в свою очередь, повышает эффективность. Интеллектуальные приложения могут..

Хммм .. Как мы классифицируем "обучение" в машинном обучении слов? Прежде чем углубиться в темы, хочу поделиться некоторыми терминами машинного обучения. Атрибут . Проще говоря, характеристики, относящиеся к отдельным лицам . Например: одним из атрибутов велосипеда является пробег. Многие люди используют слова Характеристика и Атрибуты как синонимы. Точность: дробный результат прогноза, который верна в модели классификации. В бинарной классификации:..

ДАННЫЕ……БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ…. Большие данные представляют собой комбинацию всех трех типов данных, структурированных, неструктурированных и полуструктурированных огромных объемов данных. Извлечение знаний из этой комбинации данных является ЗАДАЧЕЙ. Но что многие люди игнорируют, так это качество данных, требуемых от этих беспорядочных данных. Разведка данных: анализ различных форм данных, чтобы их можно было использовать. Помогает в принятии решений Глубокое обучение в последнее..