Публикации по теме machine-learning-ai

Публикации по теме 'machine-learning-ai'

контролируемое обучение

Краткий обзор Обучение с учителем — это фундаментальная концепция машинного обучения, когда модель учится на размеченных примерах, чтобы делать прогнозы на невидимых данных. Это наиболее распространенный тип машинного обучения, который используется в самых разных приложениях, таких как классификация изображений, обработка естественного языка и распознавание речи. Одним из ключевых преимуществ обучения с учителем является то, что оно позволяет модели обучаться на большом количестве..

Конвейеры данных с использованием AWS Sagemaker Data Wrangler с низким кодом/без кода.

Конференция, на которой я недавно собирался выступить, хотела, чтобы я затронул тему реализации модельного конвейера данных. Поскольку я хотел сделать этот процесс наглядным, я решил использовать AWS Sagemaker Data Wrangler. При этом я был удивлен, поэтому я хотел поделиться пайплайном. Почему Data Wrangler: - у меня было мало времени; кроме того, в последний раз, когда я писал код, я потерял некоторых менее технических членов аудитории; AWS улучшил внешний вид Sagemaker Studios; Я..

Линейная регрессия

Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения, в котором прогнозируемый результат является непрерывным и имеет постоянный наклон. Он используется для прогнозирования значений в непрерывном диапазоне (например, продажи, цена), а не для попытки классифицировать их по категориям (например, кошка, собака). Простая регрессия Простая линейная регрессия использует традиционную форму пересечения наклона, где m и b — переменные, которые наш алгоритм попытается «обучить»..

Революция в финансовой индустрии — Инструментарий AI/ML с Darts и Nixtla

Расширение возможностей финансовых специалистов для использования машинного обучения без ограничений в кодировании. В современной быстро развивающейся финансовой индустрии, чтобы оставаться на шаг впереди, необходимо использовать возможности машинного обучения. Набор инструментов AI/ML, включающий Darts и Nixtla, расширяет возможности финансовых специалистов, предоставляя удобные инструменты, которые облегчают использование современных методов машинного обучения даже для тех, у кого..

Преодолев барьер сложности: машинное обучение доступно каждому

Машинное обучение стало неотъемлемой частью нашей жизни, определяя то, как мы взаимодействуем с технологиями, и влияя на различные отрасли. Но что такое машинное обучение? Проще говоря, это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться и принимать решения на основе данных без явного программирования. Давайте углубимся в эту захватывающую область и рассмотрим ее ключевые компоненты, преимущества и реальные применения. Представьте, что вы хотите..

Imagen: объяснение преобразования текста в изображение Google

Благодаря многомодальному обучению Google опубликовал Imagen , заявив о беспрецедентной степени фотореализма и глубоком уровне понимания языка. Imagen использует мощь моделей большого языка преобразования для понимания текста и опирается на силу моделей распространения при создании изображений с высокой точностью. Ключевые выводы Продемонстрируйте преимущества использования больших предварительно обученных языковых моделей по сравнению с мультимодальными вложениями,..

В чем разница между бэггингом и бустингом в машинном обучении?

Что такое Бэггинг? Пакетирование агрегации Bootstrap было официально представлено Лео Брейманом в 1996 году. Пакетирование — это метод ансамблевого обучения, который направлен на уменьшение ошибок обучения путем реализации набора однородных алгоритмов машинного обучения. Ключевая идея пакета состоит в том, чтобы использовать несколько студентов колледжа, обученных отдельно, со случайной выборкой из обучающей выборки, которая может генерировать более надежную и точную модель с..