Так что же такое машинное обучение? Я уверен, что вы уже слышали об этом термине, и, если удивительно, нет, просто взгляните на презентации Apple или Google; даже Макдональдс что-то делает . На самом деле не только они: если вы посмотрите страницу Google Trends для машинного обучения , вы заметите тенденцию к росту популярности и интереса с течением времени. Так что все об этом говорят ... Вы легко можете найти множество популярных вариантов использования машинного обучения. Я..

Версия этой статьи на португальском языке доступна в Aprendizado não Supervisionado com K-means . Эта статья посвящена неконтролируемому обучению, методам машинного обучения, в которых используются немаркированные данные. В обучении без учителя есть метод, называемый кластеризацией, который используется для кластерных данных со схожими характеристиками. Иногда эти методы позволяют классифицировать данные, чтобы их можно было использовать для обучения с учителем. Группирование данных..

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..

Аккаунт члена палаты представителей Александрии Окасио-Кортес в Twitter «@AOC» - это горячая точка для политических дискуссий. Опытный интернет-серфер предупреждает: «не читайте комментарии», но я провел там много времени, читал, сбит с толку, к счастью, только однажды заставил ответить (кто-то сказал, что она могла получить голоса только в Бруклине). В политическом Твиттере самых яростных пользователей называют «ботами». Я не могу знать, являются ли эти аккаунты настоящими..

сегодня мы рассмотрим несколько задач и алгоритмов обучения без учителя: • Кластеризация: цель состоит в том, чтобы сгруппировать похожие экземпляры вместе в кластеры. Это отличный инструмент для анализа данных, сегментации клиентов, рекомендательных систем, поисковых систем, сегментации изображений, частично контролируемого обучения, уменьшения размерности и многого другого. • Обнаружение аномалий: цель состоит в том, чтобы узнать, что такое «нормальные» данные. выглядит так, и используйте..