Публикации по теме 'machine-learning-tools'
Популярные наборы данных с открытым исходным кодом для машинного обучения
Наборы данных используются в процессе машинного обучения для изучения интеллектуального анализа текста, классификации текста и категоризации продуктов. Они являются неотъемлемой и важной частью машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Проще говоря, наборы данных — это железная дорога, по которой эффективно ездят алгоритмы машинного обучения.
Здесь вы можете прекратить поиск качественных обучающих данных, поскольку мы представили здесь более 40 наборов данных с открытым..
Что такое машинное обучение (ML) плюс его типы алгоритмов
Знаете ли вы, что некоторые из систем рекомендаций сегодня являются распространенным вариантом использования машинного обучения (МО)? Другие популярные области применения включают обнаружение мошенничества, фильтрацию спама, обнаружение вредоносных программ, автоматизацию бизнес-процессов (BPA) и профилактическое обслуживание. Но вы также можете задать этот вопрос: почему машинное обучение важно?
Что ж, машинное обучение важно, потому что оно дает предприятиям представление о..
Владеете малым бизнесом? Вот как может помочь машинное обучение?
Машинное обучение и автоматизация вносят свой вклад во все сферы малого и среднего бизнеса. Они меняют многие грани делового мира и в этом блоге; мы собираемся поговорить о том, как машинное обучение может помочь вам в развитии вашей компании.
Подмножество искусственного интеллекта, машинное обучение, используется для современных бизнес-приложений. Различные сайты, такие как Facebook и Twitter, используют машинное обучение для оптимизации работы своих клиентов.
Он также изменяет..
Стекирование для повышения производительности модели: подробное руководство по ансамблевому обучению в Python
Стекирование — это сильная стратегия ансамблевого обучения в машинном обучении, которая объединяет прогнозы многочисленных базовых моделей для получения окончательного прогноза с большей производительностью. Он также известен как ансамбли с накоплением или обобщение с накоплением. В этом посте на Medium мы подробно обсудим машинное обучение, рассмотрим его концепцию, преимущества, реализацию и передовой опыт.
Что именно складывается?
Стекирование — это стратегия машинного..
Понимание деревьев решений в машинном обучении: забавное и техническое руководство
Машинное обучение — сложная и быстро развивающаяся область, которая трансформирует многие отрасли. Одним из ключевых методов машинного обучения является обучение дерева решений, которое является мощным методом прогнозирования и классификации данных. В этом сообщении блога мы подробно рассмотрим деревья решений и покажем вам, как они работают, в увлекательной и увлекательной форме.
Что такое деревья решений?
Дерево решений — это тип алгоритма обучения с учителем, который используется как..
Работа с функциями
Идентификация и извлечение функций являются ключом к успеху проекта. Подождите, я еще не упомянул, является ли это программным проектом или проектом машинного обучения :). Хотя это утверждение верно для всего этого, исходя из опыта работы с программным обеспечением, функция для меня всегда была какой-то причудливой (или обыденной) вещью, которую это программное приложение позволяет мне делать. Я обнаружил, что это верно для многих (включая представителей малого и среднего бизнеса), которые..
Градиентный спуск VS Нормальное уравнение - Data Science Journey 5 #
Градиентный спуск и нормальное уравнение — это оба метода, которые можно использовать для поиска оптимального решения для модели линейной регрессии.
Оба метода используются для нахождения значений параметров модели (таких как коэффициенты признаков), которые минимизируют ошибку между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями в обучающем наборе.
Скорость обучения — это гиперпараметр, который определяет размер шагов, предпринимаемых алгоритмом для настройки параметров модели..
