Публикации по теме 'machine-learning-ai'


Машинное обучение: возвращаемся к основам
ГЛАЗА ИИ СЕРИЯ ДОРОЖНЫХ КАРТ Машинное обучение: возвращаемся к основам Как машина учится? Машинное обучение (ML) — это фундаментальный метод, который занимает центральное место в искусственном интеллекте. ML относится к использованию статистических методов, позволяющих компьютеру обучаться на основе данных без явного программирования каждого шага. На базовом уровне это относится к использованию алгоритмов для определения статистических закономерностей на основе данных...
Расширение данных: ключевой метод повышения производительности машинного обучения
Аугментация данных — это метод, используемый для искусственного создания и увеличения размера и разнообразия обучающих наборов данных. Он включает в себя изменение существующих данных для создания новых, сохраняющих исходную информацию и вводящих новые реалистичные вариации. Выполнение аугментации данных полезно для систем ИИ по нескольким причинам: Увеличение разнообразия данных: Преобразуя данные и вводя варианты, модели искусственного интеллекта лучше обобщают, когда..
Интуитивное объяснение предубеждений в машинном обучении на примере цен на жилье: не математика…
Интуитивное объяснение предубеждений в машинном обучении на примере цен на жилье: не сложная математика. С тех пор, как я познакомился с концепцией высокой предвзятости в машинном обучении, мне всегда было трудно сформулировать ее интуитивно. Конечно, я бы увидел и понял графики, объясняющие эту концепцию, но что всегда ускользало от моего разума, так это идеальная аналогия вне жаргона, чтобы уловить ее. Так было до тех пор, пока меня не осенил прекрасный пример этого. Быстрый поиск..
Понимание моделей машинного обучения: лучшие методы интерпретации
Интерпретируемость — важнейший аспект машинного обучения, поскольку он позволяет нам понять, как модель делает прогнозы. Это особенно важно при работе со сложными моделями, такими как глубокие нейронные сети, интерпретация которых может быть затруднена из-за их высокой размерности и нелинейного характера. К счастью, существует множество доступных инструментов и методов, которые могут помочь нам интерпретировать модели машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим некоторые из лучших..
Будущее искусственного интеллекта и машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) быстро развивались в последние годы и изменили правила игры во многих отраслях. С помощью ИИ и машинного обучения машины можно научить учиться, рассуждать и принимать решения, как люди. AI и ML в настоящее время используются в таких отраслях, как здравоохранение, финансы, производство и транспорт, и это лишь некоторые из них. Однако потенциал AI и ML выходит далеко за рамки того, что мы видели до сих пор. В этой статье мы обсудим..
Как выбрать лучший алгоритм машинного обучения для конкретной задачи?
Как выбрать лучший алгоритм машинного обучения для конкретной задачи? Область машинного обучения быстро расширяется, а вместе с ней и количество алгоритмов, доступных для решения любой поставленной задачи. С таким количеством алгоритмов может быть трудно понять, какой из них лучше всего подходит для конкретной задачи. В этой статье мы рассмотрим ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе алгоритма машинного обучения, чтобы вы могли принять обоснованное решение и получить..
Как алгоритмы работают для машинного обучения ?
Как работают алгоритмы для Машинного обучения? Алгоритмы используются для создания и обучения модели машинного обучения (модели ML). Алгоритмы — это такие шаги, которые ML Model изучает с помощью средств наблюдения и работы в соответствии с одинаковым алгоритмом. Алгоритмы машинного обучения Хотя существует множество алгоритмов для обучения моделей машинного обучения, используются 3 алгоритма. Давайте разберем эти три алгоритма подробно на простом языке. Алгоритм..