Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

5 лучших приложений искусственного интеллекта в реальном мире

ИИ — это разные вещи для людей, и он вызывает разные образы. Робот в стиле терминатора-убийцы для одних и полезный помощник для других. Нынешняя картина значительно более позитивна. Нам нравится впадать во вторую сторону, и в этом блоге мы освещаем некоторые из не столь опасных вещей, которые ИИ смог или может сделать, чтобы сделать мир лучше. Мы обсудим, как разработка искусственного интеллекта положительно повлияла на различные области, такие как маркетинг, финансы, банковское дело и..

ИИ в электронной коммерции: как машинное обучение меняет то, как мы делаем покупки в Интернете

Компании электронной коммерции используют ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов, персонализации рекомендаций по продуктам и оптимизации стратегий ценообразования. В этой статье мы рассмотрим, как машинное обучение меняет ландшафт электронной коммерции. Персональные рекомендации по продуктам: компании электронной коммерции используют алгоритмы машинного обучения для анализа…

ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Если вы фанат программирования, то знаете, как важны условные выражения. Что ж, для тех, кто не является программистом, условные операторы имеют первостепенное значение для каждой логики, которую мы создаем. Предположительно, вы делаете выбор карьеры между информатикой и инженерией и машиностроением , вы можете перечислить плюсы и минусы обоих и проанализировать, как каждая область повлияет на вашу карьеру. и твоя жизнь. Что ж, встроите всю логику в предложение if-else. Если..

Обзор JavaScript — Интервью с ChatGPT

Обзор JavaScript, составленный из ChatGPT Введение ChatGPT — это вариант языковой модели GPT (Generative Pre-trained Transformer), специально разработанный для приложений чат-ботов. Он обучен на большом наборе данных расшифровок разговоров и способен генерировать человеческие ответы на заданную подсказку в контексте разговора. На данный момент ChatGPT настроен на основе GPT-3.5, улучшенной по сравнению с GPT-3, которую мы написали около двух месяцев назад. GPT — это тип..

Методология CRISP-DM с Python (включая развертывание модели с использованием Flask) | Случай классификации…

Методология межотраслевого стандартного процесса интеллектуального анализа данных (CRISP-DM) состоит из 6 этапов, включая понимание бизнеса, подготовку данных и пояснительный анализ данных (EDA), моделирование, оценку, развертывание, а также обслуживание и мониторинг. Для этого примера я бы использовал Данные о доставке электронной коммерции от Kaggle.🚢 Этап 1. Понимание бизнеса 🐣 Прежде чем мы начнем процесс анализа, нам нужно установить цели SMART (конкретные, измеримые,..

Байесовская нейронная сеть, публикация 1: Потребность в байесовских сетях

Этот пост является первым из серии из восьми постов о байесовских сверточных сетях . Посты будут структурированы следующим образом: Потребность в байесовских нейронных сетях Базовые знания необходимы для лучшего понимания байесовских нейронных сетей. Некоторые недавние работы в области байесовских нейронных сетей Байесовские сверточные нейронные сети с использованием вариационного вывода Создайте свою собственную байесовскую сверточную нейронную сеть в PyTorch..

Создание приложений с поддержкой машинного обучения

От создания программных приложений к созданию приложений машинного обучения Программные приложения в настоящее время переходят от приложений с поддержкой данных к приложениям с поддержкой машинного обучения. В будущем большинству программных приложений придется не только собирать и обрабатывать данные, но и извлекать из них информацию и знания. Существуют значительные проблемы при создании моделей машинного обучения, которые тесно интегрируются с программным приложением с обратной..