Публикации по теме 'machine-learning-tools'
Введение в алгоритмы машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения — это набор алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или выполнять действия без явного программирования. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, в том числе:
Алгоритмы контролируемого обучения: эти алгоритмы обучаются на помеченных данных, что означает, что данные включают как входные данные, так и соответствующие правильные выходные данные. Алгоритм учится предсказывать выходные данные с учетом новых входных данных,..
Подборка инструментов для проектов машинного обучения и автоматизированного облачного развертывания.
1. Deepkit Deepkit — это платформа с открытым исходным кодом и кроссплатформенное настольное приложение для выполнения, отслеживания и отладки современных экспериментов по машинному обучению. Благодаря встроенному инструменту управления сервером, позволяющему проводить эксперименты на любом сервере Linux простым щелчком мыши или командой CLI, он обеспечивает беспрепятственную совместную работу в команде и экспериментирование с моделями машинного обучения на разных уровнях...
Пейзаж искусственного интеллекта и машинного обучения (часть 4): комплексные платформы машинного обучения
В частях 1–3 этой серии мы рассмотрели некоторые невероятные инструменты, платформы и фреймворки для (1) сбора и маркировки данных , (2) обучения модели и (3) развертывания модели и управления ею .
Все эти отдельные части головоломки невероятно мощны и новаторски. Но существуют ли какие-либо инструменты, которые управляют всеми частями цикла машинного обучения? Ответ да, и нет.
В части 4 нашего погружения в ландшафт AI / ML мы рассмотрим платформы сквозного машинного обучения...
6 шагов, чтобы стать экспертом по машинному обучению
Все, что вам нужно знать, чтобы стать экспертом в области машинного обучения.
Машинное обучение находит закономерности в данных, чтобы принять подходящее решение. Глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, в которой используются многослойные нейронные сети. Сегодня такие проблемы, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и беспилотные автомобили, можно решить с помощью глубокого обучения.
Чтобы иметь возможность выполнять проекты глубокого обучения, я..
Освоение машинного обучения: подробное руководство по созданию моделей с нуля
Машинное обучение — это сложная область, которая включает в себя статистический анализ, математическую оптимизацию и навыки программирования. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая разрабатывает алгоритмы и статистические модели, которые позволяют компьютерным системам выполнять определенные задачи без явного программирования. В этом руководстве вы познакомитесь с подходом для начинающих к реализации стандартных классификаторов машинного обучения в Python с..
Знай свои данные!! Наука о данных, основанная на тестировании
Знание ваших данных является решающим фактором для машинного обучения. Мы все знакомы с термином Garbage in, Garbage out (или GIGO для краткости), возникшим в области статистики и науки о данных, чтобы проиллюстрировать тот факт, что качество выходных данных, полученных от модели ML, в значительной степени зависит от качества. информации, которая была введена. Если ваши данные недействительны или точны, ваши результаты бесполезны. «Мусорные данные» – это данные, которые просто заполнены..
КАК МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ИЗМЕНЯЕТ ВЕБ-РАЗРАБОТКУ В 2021 ГОДУ
Потребность часа — это масштабируемое решение, а также улучшение качества обслуживания клиентов. Веб-разработка в традиционном формате почти достигла вершины своего существования. В последнее время парадигма машинного обучения создает много ценного шума. Он проник в различные сферы. В течение достаточно долгого времени машинное обучение было основной частью программных решений, и теперь оно приносит коллективную пользу компаниям, переосмысливая веб-разработку в 2021 году.
Цифры..
