Пошаговое руководство по созданию вашей первой модели машинного обучения Введение. Машинное обучение революционизирует различные отрасли, позволяя компьютерам учиться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения. Если вы новичок в этой области, создание вашей первой модели машинного обучения может показаться сложной задачей. В этой статье мы разобьем процесс на четкие, управляемые этапы, предоставив вам прочную основу для начала пути к машинному обучению. Определите..

Общеизвестно, что люди в настоящее время живут в эпоху, когда технологии постоянно развиваются. Изучая, как компьютеры развивались с течением времени, мы можем прогнозировать или предсказывать будущее. Что такое машинное обучение? Машинное обучение (МО) — это своего рода искусственный интеллект (ИИ), который позволяет программам улучшать свою способность предвидеть будущие события или события без явного указания на это. Алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в..

Автор: Прити Ядав (Университет GLA, 201550105) Регрессия . Регрессия – это контролируемый метод машинного обучения, который помогает прогнозировать непрерывные числовые значения или количества; Например, температура, цена и т. д. Модель регрессии может быть линейной или нелинейной функцией. Давайте разберемся с процессом линейной регрессии. Давайте разберемся с концепцией на примере набора данных компьютерного сервисного центра, который записывает данные о времени (в минутах),..

В области искусственного интеллекта (ИИ) обучение моделей играет незаменимую роль в обеспечении их надежности и точности. Одной из самых популярных парадигм обучения является обучение с учителем, когда модели учатся прогнозировать результаты на основе помеченных пар вход-выход. В этой статье исследуется парадигма контролируемого обучения и ее применение в языковых задачах с использованием Hugging Face и TensorBoard. Понимание контролируемого обучения При обучении с учителем модель..

Машина опорных векторов (SVM) — это алгоритм контролируемого машинного обучения (ML), который первоначально был разработан в 1960-х годах, а затем усовершенствован в 1990-х годах. И только сейчас SVM стал популярен в сфере машинного обучения благодаря своим определенным характеристикам. SVM можно использовать разными способами, например: SVM может выполнять классификацию, регрессию и даже обнаружение выбросов. SVM может выполнять линейную и нелинейную классификацию SVM может..