Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Учебное пособие по оптимизации проксимальной политики (Часть 1/2: Метод критики и актера)

Давайте создадим код для футбольного агента по обучению с подкреплением! Добро пожаловать в первую часть серии туториалов по математике и программированию. Я покажу, как реализовать алгоритм обучения с подкреплением, известный как проксимальная оптимизация политики (PPO), для обучения ИИ-агента игре в футбол. К концу этого руководства вы получите представление о том, как применить метод обучения на основе политики в системе «субъект-критик», чтобы научиться ориентироваться в любой..

Введение в машинное обучение для начинающих

Машинное обучение для всех Простыми словами. С реальными примерами. Да, снова Это Билли. Билли хочет купить машину. Он пытается подсчитать, сколько ему нужно откладывать ежемесячно для этого. Он просмотрел десятки объявлений в Интернете и узнал, что новые автомобили стоят около 20 000 долларов, подержанные годовалые — 19 000 долларов, двухлетние — 18 000 долларов и так далее. Билли, наш гениальный аналитик, начинает видеть закономерность: значит, цена автомобиля зависит от его..

Наконец-то я начал изучать машинное обучение!

В этот меняющийся век разработки программного обеспечения машинное обучение - это сила, которую нельзя игнорировать! Я начал заниматься машинным обучением очень давно, года три назад. Но на самом деле никогда особо не сосредотачивался на этом и оставлял это посередине. Если честно, математика мне наскучила! Но недавние разработки в области технологий изменили мою точку зрения, и я осознал важность машинного обучения. И я, наконец, начал с увлечением его изучать! Недавние..

Прогнозирование оттока клиентов с помощью PySpark

Как вы называете группу распределенных островов, на которых разводят динозавров? Искра юрского периода ... * Ба Дум Тсс * Одна из самых важных проблем для компаний, использующих бизнес-модели на основе подписки, - это отток клиентов. Клиенты переходят на более раннюю версию или прекращают обслуживание по разным причинам, и поставщик услуг часто не может знать, когда и почему клиенты уходят, до тех пор, пока они не уйдут! Что, если бы компания могла предвидеть, когда клиенты..

Проверка гипотезы

Проверка гипотезы Что это такое и как это сделать в Python В этой короткой статье, которую я написал в соавторстве с Артуром Мелло , вы откроете для себя тестирование гипотез в новом свете и узнаете, как выполнять некоторые из его распространенных тестов на Python для ваших важных проектов по науке о данных. Почему это актуально? Гипотеза — это утверждение или предпосылка, которую мы хотим проверить. Проверка гипотез — это способ подкрепить ваши выводы данными более научным..

Блоги != Лекции

TL;DR — Не полагайтесь на сообщения в блогах, чтобы изучить теорию и основы новой темы. Посмотрите на них, чтобы увидеть, как люди учатся, инструменты, которые они используют, черпают идеи и т. д. Прошу прощения за то, что написал свой предыдущий пост об алгоритмах RL . По мере того, как я читал больше на эту тему и искал в Интернете, чтобы развеять свои сомнения, я понял, что кричащие посты на Medium от отдельных лиц загромождают пространство поиска без какого-либо доверия к людям,..

Блочная диаграмма: сюжет, объяснение и надежный масштабатор.

Коробчатая диаграмма дает очень хорошее представление о данных, а также сообщает о выбросах. Давайте посмотрим, как. Сюжетная коробка import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") data = [0.,1,12,15,11,0.,20.,31.,34,22,70,22,26.], ax = sns.boxplot(data) Но это мало что объясняло. Позвольте мне отметить детали Сначала мы отсортируем список, затем Таким образом, отсортированный выше массив [ 0. ,0. ,1., 11., 12., 15., 20., 22., 22., 26., 31., 34., 70.]..