Публикации по теме 'machine-learning-python'


Сквозной процесс машинного обучения: интерпретатор качества воздуха
Введение Формулировка проблемы Загрязнение воздуха является серьезной экологической проблемой, которая имеет далеко идущие последствия для здоровья человека. Воздействие загрязненного воздуха может привести к ряду респираторных заболеваний, таких как бронхит, астма и даже рак легких. Более того, загрязнение воздуха не ограничивается только респираторными заболеваниями; это также может вызвать проблемы со зрением, такие как глаукома, а также болезни сердца и инсульт. По..
Заработная плата инженера по машинному обучению в Индии
Машинное обучение — это часть ИИ, которая использует анализ данных и математическое моделирование для имитации человеческого интеллекта в компьютерных машинах. Изучение алгоритмов машинного обучения помогает находить скрытые закономерности в данных, которые полезны для точного прогнозирования действий человека. В этом блоге мы расскажем об ожиданиях компаний, характере работы, требованиях и обязанностях, навыках и вознаграждениях для инженеров по машинному обучению в ведущих компаниях...
Сертификация по машинному обучению в Ченнаи
Машинное обучение (МО) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые могут автоматически улучшаться благодаря опыту и использованию данных . … Алгоритмы машинного обучения строят модель на основе выборочных данных, известных как обучающие данные, чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. Обучение машинному обучению в Ченнаи с размещением в Ченнаи для тренеров-экспертов с обучением в режиме реального времени в Ченнаи, а также с размещением и..
7 простых шагов для изучения машинного обучения
В Интернете есть множество бесплатных ресурсов по машинному обучению Python. С чего начать? Как действовать? Стоит ли изучать Python, R, Java, Go или C ++? С нуля и станьте героем машинного обучения Python за 7 шагов! Я тоже боролся с этими ключами и кризисами, чтобы изучить машинное обучение, но я начал учиться и получил хороший результат, и уверяю вас в том же. Прочтите, пожалуйста, и, если вы сочтете это полезным, нажмите «Хлопок» и предложите мне в комментарии, как это улучшить...
Понимание линейной регрессии
Введение В этой статье я постараюсь объяснить линейную регрессию и привести пример того, как ее можно использовать в Python. Метод, который я использовал при изучении линейной регрессии, — это метод ADEPT, которому я научился у Калида Азада ( Лучшее объяснение ). Метод ADEPT помогает развивать интуицию с помощью аналогий, диаграмм, примеров и простых объяснений. Это действительно полезно, когда вы хотите сосредоточиться на концепции или потенциально научить других концепции...
Установка TensorFlow на Intel Mac с графическим процессором AMD Radeon R9 M395 2 ГБ и тестированием процессора и графического процессора
У меня есть iMac на базе Intel 2015 года, и я задаюсь вопросом, насколько хорош его графический процессор AMD Radeon для задач машинного обучения по сравнению с его процессором. Чтобы выяснить это, мы устанавливаем Tensorflow на этот iMac и запускаем несколько тестов процессора и графического процессора. 1. Загрузите мой файл Yaml для conda Я создал yaml-файл среды conda и опубликовал его здесь, на Github, чтобы вы могли его загрузить. Вы также можете скачать с Github этот скрипт..
Машинное обучение - линейная регрессия
В предыдущем рассказе мы изучили основы машинного обучения. Это позволяет сделать прогноз цен на жилье в США на основе предоставленного набора данных. Линейная регрессия. Это одна из самых основных форм машинного обучения , при которой мы обучаем модель предсказывать поведение ваших данных на основе некоторых переменных. Почему мы его используем? Линейная регрессия - это алгоритм машинного обучения, основанный на обучении с учителем. мы используем его для выполнения..