Публикации по теме 'predictions'
Пространственное прогнозирование ИИ для поиска местоположения магазина
Среди множества возможностей ИИ в современном мире необходима и распространена ИИ для пространственного прогнозирования.
Мы видели различные адаптации ИИ к нескольким видам прогнозов и прогнозов, таких как прогнозирование продвижения по службе, прогнозирование погоды или медицинская диагностика. Мы все хорошо понимаем, что никто не может превзойти ИИ, когда дело доходит до обработки огромного количества данных, анализа и выявления закономерностей, чтобы делать прогнозы.
У каждого..
Tiny ML продвинет AI и IOT вперед
#8 моих технических прогнозов на 2022 год
В ближайшее время произойдет слияние двух самых популярных технологических областей: машинного обучения и периферийного Интернета вещей (Интернета вещей). Это вызовет бурный рост числа вариантов использования, поскольку в мире появятся интеллектуальные, более дешевые, менее энергозатратные и более безопасные решения.
Машинное обучение уже бурно развивается. Каждый день появляются новые модели, новые алгоритмы и новые приложения. IoT также..
Прогнозирование фейковых новостей Covid с помощью алгоритмов классификации на Python
Covid-19 повлиял на каждого из нас по-разному. Вот уже два года мы живем в этой новой реальности. Теперь мы обращаем внимание на то, как все, что мы сделали как общество, повлияло на развитие этого результата. Постоянно новостные статьи и сообщения о пандемии распространялись по всему Интернету. С началом пандемии Covid-19 стало заметно, что значительная часть этих новостей является фейком. Это создает необходимость обеспечения достоверности таких статей и сообщений, чтобы читатели не..
Модели суммирования: как создавать мощные ансамблевые прогнозы
Модели суммирования — это мощный метод, используемый для создания ансамблевых прогнозов в машинном обучении. Он включает в себя объединение прогнозов нескольких хорошо работающих моделей для повышения общей точности и надежности окончательного прогноза. Наложение — популярный метод, поскольку он может помочь снизить риск переобучения и улучшить обобщение модели.
Основная идея суммирования состоит в том, чтобы обучить несколько разных моделей на одних и тех же данных, а затем использовать..
Использование возможностей машинного обучения: прогнозирование диабета с помощью машин опорных векторов (SVM)…
Ссылка на проект и набор данных : https://github.com/omkargupta333/Diabetes_Prediction/tree/main.
Введение:
Прогнозирование диабета — сложная задача, решение которой может значительно выиграть от мощности алгоритмов машинного обучения. В этом блоге мы рассмотрим применение алгоритмов опорных векторов (SVM) и случайного леса (RF) вместе с мощными библиотеками, такими как pandas, numpy, scikit-learn, для прогнозирования диабета. Мы будем использовать набор данных с 768 образцами и 9..
Машинное обучение для начинающих
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой компьютеры учатся на данных и улучшают свою производительность без явного программирования. Он включает в себя выявление закономерностей в данных для прогнозирования или принятия решений. Существует три основных типа: обучение с учителем (с использованием помеченных данных), обучение без учителя (нахождение шаблонов без меток) и обучение с подкреплением (обучение посредством..
Прогнозирование извержения вулкана с помощью tsfresh & lightGBM
Подход с минимальными усилиями к проектированию функций и машинному обучению на многомерных данных временных рядов.
Извержение вулкана может унести десятки тысяч жизней, разрушить инфраструктуру на миллионы долларов и доставить массу неудобств. Что, если бы ученые могли предвидеть извержения вулканов, как они предсказывают погоду? Это было целью конкурса Kaggle INGV - Прогнозирование извержений вулканов , организованного Национальным институтом геофизики и вулканологии (INGV).
Я..
