Публикации по теме machine-learning-ai

Публикации по теме 'machine-learning-ai'

Упрощенное графическое машинное обучение

Почему нейросеть графа чувствовала себя одинокой? Потому что у него не было границ, с которыми можно было бы соединиться! Машинное обучение на основе графов – это область машинного обучения, которая фокусируется на анализе и прогнозировании на основе структурированных данных, представленных в виде графиков. Графы — это математические структуры, состоящие из узлов (также называемых вершинами) и ребер (также называемых ссылками или соединениями), которые их соединяют. Графы..

Не упустите свой шанс подать заявку!

Исследуете ли вы машинное обучение в контексте наук о Земле? Планируете ли вы посетить осеннюю встречу Американского геофизического союза (AGU)? Не упустите свой шанс отправить реферат на сессию «Использование неконтролируемых методов обучения в наблюдениях за науками о Земле». IN019 — Использование методов неконтролируемого обучения в наблюдениях в области наук о Земле Благодаря недавним достижениям в области дистанционного зондирования у нас есть доступ к большим объемам..

18 увлекательных применений машинного обучения

Машинное обучение сейчас является горячей темой. Кажется, что каждый день появляется новое применение, о котором мы даже не догадывались. Машинное обучение можно использовать по-разному: от улучшения вашего покупательского опыта до повышения эффективности. В этом посте мы обсудим 16 самых интересных способов использования машинного обучения, о которых вы, вероятно, не знали! 18 способов использования машинного обучения 1. Прогнозирование поведения клиентов Машинное обучение..

Элементы машинного обучения

Типы, ближайший сосед, регрессия Машинное обучение давно считается ключевым элементом искусственного интеллекта. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам учиться на данных и повышать свою производительность при выполнении задач без явного программирования. Пример. Классическим методом, который мы можем использовать для машинного обучения, будет «Распознаватель рукописных цифр». Учтите, что числа..

Случайный лес (предположения, преимущества, недостатки и приложения)

Случайные леса (также известные как леса случайных решений) — это контролируемые алгоритмы машинного обучения, построенные на основе алгоритмов дерева решений. По сути, он растет за счет объединения множества деревьев решений, образующих лес . Он прогнозирует, собирая среднее значение выходных данных из разных деревьев решений. Этот алгоритм (или модель) применяется в различных отраслях, включая банковское дело, медицинскую электронную коммерцию и торговлю акциями, для..

Недооснащение VS. Переоснащение

#09#100daysofAI Для алгоритмов обучения с учителем, например, классификации и регрессии, есть два распространенных случая, когда сгенерированная модель плохо соответствует данным: underfitting и overfitting . Важным показателем для алгоритмов обучения с учителем является обобщение , которое измеряет, насколько хорошо модель, полученная на основе обучающих данных, может предсказать желаемый атрибут невидимых данных. Когда мы говорим, что модель недообучается или переобучается,..

Лучшее машинное обучение требует лучшей маркировки данных: основные выводы

Методы Машинное обучение (МО) оказали огромное влияние на общество во многих случаях и приложениях, таких как обработка речи, понимание естественного языка, нейронауки, здравоохранение и Интернет вещей (IoT). Наступление эпохи больших данных дало большой импульс машинному обучению. Алгоритмы машинного обучения никогда не были лучше обещаны, и они проверяли данные, чтобы получить новое представление о различных бизнес-приложениях и поведении человека. С одной стороны, большие..