Публикации по теме machine-learning-ai

Публикации по теме 'machine-learning-ai'

Машинное обучение — Введение в статистическую теорию обучения (извлечение и выбор признаков)

Course: Feature extraction — Principal component analysis, Singular value decomposition. Feature selection — feature ranking and subset selection, filter, wrapper, and embedded methods. Evaluating Machine Learning algorithms and Model Selection. Уменьшение размерности Снижение размерности — это процесс уменьшения количества рассматриваемых случайных переменных путем получения набора основных переменных. также известный как Проклятие размерности . 📖 Dimensionality reduction is..

Углубленное машинное обучение для подростков: линейная регрессия

Линейная регрессия — это повторяющийся процесс, который пытается подогнать уравнение к набору точек данных. В машинном обучении он часто используется для простой интерполяции и экстраполяции данных, которых нет в наборе данных. Например, у вас может быть список из нескольких сотен цен на дома, площади каждого дома и количества спален. Но как бы вы предсказали цену строящегося нового дома с 4 спальнями и площадью 2300 квадратных футов? Конечно, вы не сможете просматривать данные..

Глубокое обучение и искусственный интеллект: революционный подход к решению проблем

Искусственный интеллект (ИИ) и глубокое обучение — две наиболее быстро развивающихся и эффективных технологии нашего времени. У них есть потенциал изменить то, как мы живем, работаем и взаимодействуем друг с другом, и они уже используются для решения некоторых из самых серьезных проблем, стоящих перед нашим обществом сегодня. В этом сообщении блога мы рассмотрим глубокое обучение, что это такое, как оно взаимодействует с ИИ, а также некоторые интересные примеры использования и примеры..

Бог не играет в кости: Скрытая марковская модель

Эйнштейн сказал, что Бог не играет в кости. Потому что он считал, что случайности в случае, если известны все ситуации, не бывает. Какова вероятность того, что событие произойдет случайно? Или какова вероятность того, что событие произойдет? Скрытая марковская модель представляет собой конечное множество состояний, каждое из которых имеет собственное распределение вероятностей. Набор вероятностей, известных как вероятности перехода, управляет переходом между состояниями. Для..

Если вы хотите развернуть свой #ml.

Стратегия развертывания модели машинного обучения Если вы хотите развернуть свою модель мл, которая использует остальные API на базе flask. Вы предпочитаете самостоятельное развертывание или управляемые услуги? Учтите приведенный ниже пункт при окончательном принятии решения. Размер вашей модели мл составляет примерно 600 МБ. 2. Обновление модели происходит 2 раза в неделю. 3. Подавайте около 1 лака в день. 4. После установки всех библиотек в виртуальной среде Python размер..

Введение в алгоритмы машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения — это набор алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или выполнять действия без явного программирования. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, в том числе: Алгоритмы контролируемого обучения: эти алгоритмы обучаются на помеченных данных, что означает, что данные включают как входные данные, так и соответствующие правильные выходные данные. Алгоритм учится предсказывать выходные данные с учетом новых входных данных,..

Начало работы с Keras 3.0, также известным как Keras Core

Keras 3.0 известен как Keras Core и был запущен в 2023 году. В этом блоге мы рассмотрим основы Keras 3.0 с примерами кода. Начнем с установки Keras 3.0. Чтобы установить последнюю версию Keras, используйте следующий код: !pip install -q keras-core Keras 3.0 также поддерживает Tensorflow, Torch и Jax. Мы будем использовать «Jax» в качестве бэкенда для этого блога. Чтобы использовать «Jax» в качестве бэкэнда для ядра Keras, используйте следующий код: import numpy as np import os..