Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Анатомия машин опорных векторов.
Анатомия машин опорных векторов. Введение Машина опорных векторов (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который является столь же мощным и универсальным. Он может выполнять линейную или нелинейную классификацию и регрессию, а также выполнять такие задачи, как обнаружение выбросов. Это одна из самых широко известных моделей машинного обучения, и любой, кто увлекается машинным обучением, должен изучить эту модель. Он хорошо подходит для классификации сложных, но..
Простое объяснение: искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение.
ИИ означает искусственный интеллект и подобен компьютеру или роботу, достаточно умному, чтобы думать и принимать решения как человек. Речь идет о создании машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческих навыков. У нас есть различные типы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение похоже на обучение компьютера или робота учиться на основе шаблонов и со временем работать лучше. Это все равно, что показывать..
Рак молочной железы с использованием машинного обучения
Каждые четыре минуты в нашей стране у одной женщины диагностируют рак молочной железы. Вы когда-нибудь задумывались, почему? Помимо самого заболевания, какие другие факторы способствуют росту рака молочной железы? Недавнее исследование показало, что у индийских женщин рак молочной железы составляет 14% всех случаев рака. Самый высокий уровень заболеваемости раком в Индии зарегистрирован в штате Керала. Мизорам, Харьяна, Дели и Карнатака — другие штаты Индии с высоким уровнем..
10 лучших курсов по искусственному интеллекту в Индии
В детстве мы все были поражены такими изобретательно сделанными роботами и автомобилями с дистанционным управлением и мечтали создать такие высокотехнологичные устройства, которые в конечном итоге приблизились бы к человеческому интеллекту. Искусственный интеллект — одна из таких областей компьютерных наук, стремящихся разработать новые технологии, которые в конечном итоге приведут к сокращению человеческого труда. Чтобы воспользоваться преимуществами этой быстро развивающейся..
Какие три утверждения о машинном обучении верны?
Вот три верных утверждения о машинном обучении вместе с пояснениями: Алгоритмы машинного обучения изучают закономерности на основе данных, чтобы делать прогнозы или принимать решения. Алгоритмы машинного обучения предназначены для автоматического изучения закономерностей и взаимосвязей из данных. Анализируя и обрабатывая большие наборы данных, эти алгоритмы могут выявлять скрытые закономерности и делать прогнозы или решения на основе изученных закономерностей. Алгоритмы учатся на..
Роль данных в жизненном цикле модели машинного обучения
Качество данных Качество данных относится к отношению сигнала к шуму в обучающем наборе данных. Чисты ли эти данные? Являются ли точки данных и соответствующие метки точными? Какова точность этого набора данных. Шум в наборе данных принимает различные формы, но в конечном итоге снижает качество набора данных. Иногда это может быть положительным моментом, так как хорошая производительность модели на таком наборе данных соответствует определенной степени надежности модели, которая..
Понимание основ логистической регрессии
В этой статье мы углубимся в реализацию модели бинарной логистической регрессии с нуля, используя набор данных электронной почты для обнаружения спама. Мы построим модель, используя Python и важные библиотеки, такие как Numpy, Pandas и Scikit-Learn. Введение в логистическую регрессию Логистическая регрессия — это фундаментальный метод машинного обучения, который применяется к ситуациям, когда выходная переменная является категориальной. В бинарной логистической регрессии выходная..