Почему важно создавать наборы данных для машинного обучения (ML) Происходит что-то экстраординарное. Входной барьер в мир алгоритмов становится все ниже с каждым днем. Это означает, что любой человек с правильной целью и навыками может найти отличные алгоритмы для задач машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) — компьютерного зрения, обработки естественного языка, рекомендательных систем или даже автономного вождения. Вычисления с открытым исходным кодом прошли..

Машинное обучение теперь используется для разработки полнофункциональной модели ИИ для различных областей. Машинное обучение как услуга (MLaaS) также хорошо работает в нескольких областях, таких как поисковая система, где благодаря истории поиска пользователей рекомендуемые элементы отображаются в соответствии с их интересом к истории просмотров, создавая для запуска автоматизированного рекламного компаньона. Помимо этого, есть много областей, в которых MLaaS хорошо работает, например,..

Несбалансированность данных или несбалансированные классы — это распространенная проблема в классификации машинного обучения, когда набор обучающих данных содержит непропорциональное соотношение выборок в каждом классе. Примеры реальных сценариев, которые страдают от дисбаланса классов, включают обнаружение угроз, медицинскую диагностику и фильтрацию нежелательной почты. Дисбаланс классов может затруднить обучение эффективных моделей машинного обучения, особенно когда недостаточно..

Технология машинного обучения в настоящее время быстро осваивает различные области, и в ходе эволюции этой технологии многие люди по-разному относились к машинному обучению. И многие люди создали различные мифы о машинном обучении, многие из которых не соответствуют действительности или имеют другой подход в реальной жизни. Если мы определим, машинное обучение — это технология, связанная с искусственным интеллектом, используемая для обучения набору данных и создания модели ИИ,..