Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Демистификация обучения с подкреплением: всестороннее исследование
Введение Обучение с подкреплением (RL) — это увлекательный аспект машинного обучения, когда агент учится вести себя в окружающей среде, выполняя действия и наблюдая за результатами. В области искусственного интеллекта это критический метод, который позволяет агенту автономно изучать оптимальную стратегию, называемую политикой, для достижения целей. Это всестороннее исследование направлено на то, чтобы демистифицировать обучение с подкреплением, разрушить его основы, приложения и..
Выбор правильного алгоритма для вашей проблемы с машинным обучением: руководство по навигации по многим…
Выбор правильного алгоритма для данной задачи — важный шаг в процессе машинного обучения. Имея так много доступных алгоритмов, может быть трудно понять, какой из них использовать. Однако при принятии такого решения необходимо учитывать несколько факторов. Первое, что нужно учитывать, — это тип проблемы, которую вы пытаетесь решить. Вы пытаетесь классифицировать данные по разным категориям (классификация с учителем) или пытаетесь найти закономерности в данных без предопределенных..
Почему математика необходима для машинного обучения?
Вы начинающий специалист по данным и задаетесь вопросом, как все устроено в мире науки о данных и машинного обучения? Тогда эта статья может быть вам полезна! Здесь мы обсуждаем важность изучения математики для достижения успеха в области машинного обучения. Да, вы правильно прочитали! Независимо от ваших отношений любви или ненависти к предмету, основные концепции математики и статистики имеют решающее значение для принятия стратегических решений при разработке моделей машинного..
Освоение машинного обучения: подробное руководство по созданию моделей с нуля
Машинное обучение — это сложная область, которая включает в себя статистический анализ, математическую оптимизацию и навыки программирования. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая разрабатывает алгоритмы и статистические модели, которые позволяют компьютерным системам выполнять определенные задачи без явного программирования. В этом руководстве вы познакомитесь с подходом для начинающих к реализации стандартных классификаторов машинного обучения в Python с..
Варианты использования машинного обучения в образовании
Примеры использования машинного обучения в образовании Персонализированное обучение. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные об успеваемости отдельных учащихся, шаблоны обучения и предпочтения для предоставления персонализированных путей обучения. Таким образом, учащиеся получают контент и упражнения, адаптированные к их сильным и слабым сторонам и темпу, что оптимизирует их учебный процесс. Адаптивное обучение. Подобно персонализированному обучению, платформы..
Машинное обучение — это весело!
Самое простое в мире введение в машинное обучение Обновление . Эта статья является частью серии. Ознакомьтесь с полной серией: Часть1 , Часть2 , скоро в продаже. 1.1 Введение После моросящего дождя идем гулять по мокрой дороге. Чувствуя легкий бриз и видя сумерки, мы уверены, что завтра будет отличная погода. подходя к фруктовому прилавку, берем в руки зеленый арбуз с волнистым корнем и приглушенным глухим звуком; надеясь, что арбуз подошёл к подходящей стадии или..
Как машинное обучение используется в цепочке поставок?
Искусственный интеллект и машинное обучение в последнее время стали модными словечками в разных вертикалях, но что они на самом деле означают для современного управления цепочками поставок ? Начнем с того, что интеграция машинного обучения в управление цепочками поставок может помочь автоматизировать ряд рутинных задач и позволить предприятиям сосредоточиться на более стратегических и важных бизнес-операциях. Используя интеллектуальное программное обеспечение для машинного обучения,..