Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Как AI и ML помогают в промышленной революции 4.0?
Введение В наше время коронавируса несколько технологий помогают каждому в борьбе с ним. Различные методы, такие как AI и ML, являются наиболее требовательными технологиями в настоящее время. Такие технологии помогают создавать отличные устройства, которые обучаются сами по себе и работают так же, как мы. Это не только помогает нам бороться с коронавирусом, но и произвело революцию в нескольких отраслях. AI и ML внесли значительный вклад в промышленную революцию 4.0. Машинное..
Оптимизация моделей машинного обучения с помощью градиентного спуска
Узнайте, как оптимизировать модели машинного обучения с помощью градиентного спуска — надежного алгоритма оптимизации в машинном обучении. Градиентный спуск — это фундаментальный алгоритм оптимизации , критически важный для обучения моделей машинного обучения. Итеративно корректируя параметры модели в порядке наискорейшего спуска функции потерь, градиентный спуск стремится минимизировать ошибку между предсказаниями модели и фактическими значениями. Однако эффективность..
Как Starbucks использует машинное обучение (ML)?
Как Starbucks использует машинное обучение (ML)? TLDR Starbucks использует машинное обучение (ML), чтобы рекомендовать своим клиентам подходящие продукты и улучшать бизнес-процессы. Их успех демонстрирует силу машинного обучения в преобразовании любого бизнеса. Контур вступление Обучение с подкреплением Машинное обучение для бизнес-стратегии Закрытие вступление Обсуждения вариантов использования машинного обучения (ML) часто сосредоточены на способности технологической..
Какая связь между наукой о данных и искусственным интеллектом?
Наука о данных и искусственный интеллект (ИИ) — это взаимосвязанные области, которые часто пересекаются, но это не совсем одно и то же. ИИ включает в себя разработку алгоритмов и компьютерных программ, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как распознавание закономерностей, принятие решений и обработка естественного языка. Наука о данных — это более широкая область, которая включает использование данных для извлечения информации и..
Математика для машинного обучения от Imperial College London
Имперский колледж Лондона в сотрудничестве с coursera предлагает специализацию математика для машинного обучения ( См. Здесь ). Самое приятное то, что любой желающий из любой части мира может записаться на эту специализацию. Нет необходимости посещать какие-либо занятия, все на 100% онлайн! Любой, кто хочет овладеть машинным обучением и наукой о данных, должен рассмотреть эту специализацию, состоящую из 3 курсов. Мы обсуждаем каждый курс в этой статье ниже, обязательно ознакомьтесь..
Полное руководство по масштабированию функций: понимание и реализация
При работе с машинным обучением и анализом данных одним из важнейших этапов предварительной обработки данных является масштабирование функций. Масштабирование признаков гарантирует, что входные признаки или переменные имеют одинаковый масштаб, что может значительно повысить производительность различных алгоритмов машинного обучения, чувствительных к масштабу входных признаков. В этом руководстве мы углубимся в концепцию масштабирования функций, поймем, почему это важно, и предоставим..
Лучшие стартапы в области машинного обучения, которые стремятся преуспеть в 2022 году
Лучшие стартапы в области машинного обучения, которые стремятся преуспеть в 2022 году После очень ограниченного использования в деловом мире до 2012 года зависимость от машинного обучения выросла в геометрической прогрессии после бума. По данным Crunchbase, сегодня существует более 9 тысяч стартапов и компаний, занимающихся машинным обучением. Вот лучшие стартапы в области машинного обучения, которые стремятся добиться успеха в 2022 году. Algorithmia . Компания Algorithmia..