Публикации по теме 'ml-so-good'
Наивный байесовский классификатор, объяснение
Вы когда-нибудь задумывались, как Twitter, Facebook или Instagram могут определить, опубликовали ли вы что-то, что кажется оскорбительным? Или, возможно, вы случайно разместили оскорбительный комментарий к чьей-то фотографии, а затем в мгновение ока ваш комментарий или пост просто так исчезают (с дополнительным уведомлением, конечно).
Как вы думаете, кто-то в этих компаниях шпионил за вами, или, возможно, у них есть сотрудники, которым поручено отслеживать весь контент в их системах?..
Машинное обучение Azure Глубокое обучение с подкреплением
Используя Open Gym и Tensorflow, Keras
Вариант использования
Используйте обучение с подкреплением и обучите глубокую модель RL Используйте Open Gym и Tensorflow Используйте Керас Установить зависимости Оригинальный учебник воспроизведен из — https://github.com/nicknochnack/TensorflowKeras-ReinforcementLearning/blob/master/Deep%20Reinforcement%20Learning.ipynb В этом руководстве показаны вышеперечисленные работы в службе машинного обучения Azure.
Установить зависимости..
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..
Машинное обучение обрабатывает данные о солнечной погоде
Ученые разработали новый алгоритм машинного обучения, который может обрабатывать данные, возвращаемые солнечными миссиями, сокращая время обнаружения событий.
Одна из самых больших проблем, с которой мы сталкиваемся со всеми этими космическими кораблями, — получение всех данных, которые они отправляют обратно на Землю. И как только вы получите все это…
Понимание функций потерь для классификации
Реализация функций потерь для задачи классификации в Python
Вот ссылка на мой Код блокнота Kaggle .
До сих пор меня поражало разнообразие опций, доступных для каждого гиперпараметра модели. Что такое функции потерь? Какую функцию активации использовать для последнего слоя? Как выбрать функцию потерь для бинарной и многоклассовой классификации? Я понимаю, что эти вопросы будут продолжать поступать, если я не буду четко понимать каждый вариант. Поэтому я создал этот пост как отправную..
Окончательное руководство для начинающих по неконтролируемому обучению
Изучите основы обучения без учителя, как оно работает и каковы его ограничения.
Конкурентное преимущество основывается на информации. Понимание имеющейся информации имеет решающее значение для успеха в бизнесе.
Неконтролируемое обучение (кластерный анализ) — это подмножество машинного обучения, которое группирует…
«Качество данных или качество модели» — что важнее?
Я пытался решить бизнес-задачу, в которой я должен ранжировать участников при решении проблемы, я был на этапе обработки данных и столкнулся с ситуацией, в которой я думал, что никто не беспокоится о том, как собираются данные и если это ручной сбор данных, это трудная работа. Большинство технологических компаний строят модели на основе данных, собранных с помощью технологий и утилизации, но в некоторых областях все обстоит иначе.
Мы все прошли фазу детства, и каждый может вспомнить..
