Публикации по теме 'data'
Проблемы данных и машинного обучения на 2022 год
Основные тенденции данных и машинного обучения в 2021 году… и что они значат для 2022 года
2021 год был богат новостями, связанными с данными и искусственным интеллектом. А потом что? В этой статье мы выбрали несколько историй и сообщений в блогах, которые мы сочли полезными, сделали шаг назад и попытались сделать вывод, чего ожидать от этих ранних «признаков» на 2022 год.
Эта статья стала возможной благодаря вкладу Артура Деренна, Робина Думерка, Амале Эль Хамри, Бенуа Гужона,..
10 лучших инструментов для науки о данных и машинного обучения
Наука о данных и машинное обучение (МО) — это быстро развивающиеся области, которые меняют способ принятия решений предприятиями и организациями. Чтобы добиться успеха в этих областях, важно иметь в своем распоряжении правильные инструменты. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших инструментов для науки о данных и машинного обучения.
Python . Python – это универсальный язык программирования высокого уровня, который широко используется в науке о данных и машинном обучении. Он имеет..
Закон Литтлвуда и теорема о бесконечной обезьяне
Закон действительно больших чисел, закон Литтлвуда и теорема о бесконечных обезьянах — все это связанные принципы теории вероятностей, которые говорят нам о поведении случайных событий и вероятности наступления определенных событий. Эти законы являются полезными инструментами для прогнозирования и понимания поведения сложных случайных систем.
Адаптивный ИИ — это следующая большая вещь, которая может направлять выбор клиентов в режиме реального времени.
Адаптивный ИИ – это форма ИИ, которая может развиваться и приспосабливаться к меняющимся обстоятельствам. Он получает данные из своего окружения, чтобы принимать обоснованные решения и соответствующим образом корректировать свои действия. Этот ИИ идеально подходит для динамических сред, где данные могут быстро и непредсказуемо изменяться. Адаптивный ИИ применяется в различных областях, включая робототехнику и здравоохранение, что позволяет повысить точность и эффективность принятия..
Посмотрим правде в глаза: хотя возможности искусственного интеллекта не идеальны, они впечатляют.
Искусственный интеллект (ИИ) можно найти в широком спектре приложений, от медицинских изображений до языкового перевода, распознавания лиц и беспилотных автомобилей. И, скажем прямо, возможности ИИ впечатляют, даже если они не идеальны.
Даже такая, казалось бы, приземленная вещь, как поиск в Google, является одним из самых успешных примеров ИИ, способным искать гораздо больше информации с гораздо большей скоростью, чем люди, и постоянно возвращать результаты, которые (по крайней мере, в..
КАК ПОЛУЧИТЬ И МЕТКИРОВАТЬ НАБОР ДАННЫХ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛЕЙ МО
Поиск и маркировка наборов данных для обучения моделей машинного обучения могут быть затруднены. Вот несколько способов, которыми вы могли бы получить большой объем данных и методы маркировки, которые соответствовали бы вашим потребностям. Наслаждаться!
ПОЛУЧЕНИЕ НАБОРОВ ДАННЫХ ML
Чтобы разработать надежную модель машинного обучения, необходимо большое количество данных для получения желаемых результатов. Поиск такого большого объема данных для обучения модели машинного обучения..
Три столпа предварительной обработки данных
Многие из вас, возможно, знакомы с «проклятием размерности» — термином, описывающим проблемы, возникающие из-за большого количества атрибутов, что приводит к довольно большому количеству измерений. Как правило, размеры должны быть уменьшены до наиболее эффективного минимума, которого они могут достичь, чтобы вычислительные затраты оставались под контролем, а извлеченной информации было достаточно для решения поставленной задачи. Развивая предыдущий аргумент, следует учитывать, что два..
