Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Машинное обучение для специалистов, не занимающихся машинным обучением
Блог для людей, не занимающихся машинным обучением, которые хотят узнать о деревьях решений машинного обучения.
Что такое деревья решений машинного обучения?
Вы когда-нибудь замечали, что деревья в повседневной жизни повсюду? Поскольку деревья настолько распространены, их легко принять как должное. Но если вы посмотрите на них внимательно, вы поймете, что деревья действительно замечательны. Они являются одними из самых элегантных растений на Земле. Деревья не просто растут, они..
ПРАВИЛЬНЫЙ СПОСОБ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы решаем сложные проблемы и делаем прогнозы в различных областях. Однако с большой силой приходит большая ответственность. Неправильное или неправильное использование алгоритмов машинного обучения может привести к вводящим в заблуждение результатам, ложным выводам и даже негативным последствиям для общества. В этой статье мы обсудим правильный способ использования машинного обучения и предоставим ссылки для дальнейшего чтения...
Метрики оценки в машинном обучении
Метрики оценки используются в машинном обучении для оценки производительности модели в заданном наборе данных. Эти показатели важны для определения того, делает ли модель точные прогнозы и насколько хорошо она обобщает новые данные.
Точность. Точность — это простейшая оценочная метрика, используемая в машинном обучении. Он измеряет долю правильно классифицированных экземпляров в общем количестве экземпляров. Хотя во многих случаях точность является полезной метрикой, она может вводить в..
Влияние ИИ на бизнес
Возможности и вызовы.
Искусственный интеллект (ИИ) – это быстро развивающаяся область, которая может произвести революцию во многих отраслях и аспектах нашей жизни.
По своей сути ИИ представляет собой набор методов и технологий, которые позволяют машинам имитировать человеческий интеллект и поведение. Это может включать в себя понимание естественного языка, распознавание изображений и шаблонов, создание…
Кодирование пар байтов в НЛП
BPE означает «кодирование пары байтов». Это метод токенизации подслов, который обычно используется для предварительной обработки текстовых данных перед обучением языковых моделей. Методы токенизации подслов, такие как BPE, предназначены для разбиения слов на более мелкие части или «подслова», что позволяет модели лучше обрабатывать редкие слова или слова, которых нет в словаре.
Как работает БПЭ
Основная идея BPE заключается в итеративном объединении частых пар символов или..
Функции потерь разгаданы
Часть 1: Введение
Функция потерь является важнейшим компонентом нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. Функция потерь в нейронных сетях — это математическая функция, которая сравнивает прогнозируемый результат сети и истинный результат (метку). Разница между этими двумя значениями представляет собой ошибку или потерю. Целью обучения нейронной сети является минимизация значения функции потерь путем корректировки весов и смещений, тем самым обеспечивая хорошее соответствие..
Понять основы машинного обучения:
Машинное обучение — это подгруппа искусственного интеллекта, которая фокусируется на алгоритмах и данных, чтобы воспроизвести то, как человек изучает задачу, и совершенствует навыки по мере того, как машине предоставляется больше данных¹.
Существуют различные типы алгоритмов машинного обучения, включая обучение с учителем (при котором методы регрессии и классификации используются в помеченных наборах данных), обучение без учителя (в котором методы уменьшения размерности и..
