Публикации по теме 'almabetter'


Примеры использования машинного обучения в здравоохранении
С точки зрения как занятости, так и доходов, здравоохранение превратилось в одну из самых важных отраслей в Индии. Сектор здравоохранения адаптируется ко времени. Машинное обучение алгоритмы в здравоохранении имеют большие перспективы, учитывая данные , собранные для каждого пациента . Поэтому неудивительно, что машинное обучение в настоящее время успешно используется в ряде приложений здравоохранения. Многие различные задачи могут быть решены с использованием методов..
Динамическое ценообразование ММТ
Санджай Мохан, технический директор группы MMT, рассказывает: «По сравнению с другими услугами электронной коммерции, путешествия требуют контекста, это менее частая покупка и скоропортящийся инвентарь. Ценообразование в этом случае является динамическим и отличается от того, что может искать пользователь. Вот почему наука о данных, связанная с путешествиями, представляет собой интересную задачу для решения», MakeMyTrip — индийская туристическая онлайн-компания, основанная в..
Применение машинного обучения в электронном обучении
Являясь ключевыми движущими силами технологического развития, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали частью каждой отрасли. Индустрия образования не является исключением при рассмотрении технологического прогресса. Он предлагает широкий спектр приложений, таких как адаптивная система обучения, система вспомогательного обучения и система администрирования института, а также многое другое, чтобы сделать процесс электронного обучения более эффективным. Рост индустрии..
Варианты использования машинного обучения в маркетинге, СМИ и издательском деле
Сегодня почти каждая отрасль использует возможности машинного обучения для того или иного улучшения! Ожидается, что к 2024 году рынок машинного обучения будет составлять 30,6 млрд долларов. Мир все больше зависит от решений Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ). ML играет важную роль в разработке таких решений. В этой статье мы сосредоточимся на различных вариантах использования ML в маркетинге, СМИ и издательском деле. ML в маркетинге 1. Масштабная..
Лассо, регрессия хребта и эластичной сети: полное понимание (2021 г.)
ОБЗОР Этот блог будет очень интересен для понимания точки зрения на регрессию гребня, лассо и эластичной сети, потому что я связываю его с одним из фильмов Болливуда. Увидев эту картинку, вы можете рассматривать этот велосипед регрессионной модели джай-виру и лассо как Амитабху, а Риджа как Дхармендру. Просто подумайте о том инциденте, когда они начинают бежать с этим байком из полиции, то же самое происходит, когда мы применяем лассо или гребень к регрессионной модели. Давайте..
Линейная регрессия — старейший алгоритм машинного обучения
Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения. Это один из старейших, а также один из наиболее изученных алгоритмов. Настоящей рабочей лошадкой мира регрессии является линейная регрессия, широко известная как метод наименьших квадратов (OLS) и линейный метод наименьших квадратов. Основная цель — выбрать строку, которая лучше всего соответствует данным. Линия наилучшего соответствия — это линия с наименьшей общей ошибкой прогнозирования (по всем точкам данных)...
K-Ближайшие соседи (K-NN) Алгоритм машинного обучения на основе расстояния.
KNN — это алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задачи классификации, так и для задачи прогнозирования регрессии. Скорее всего, он используется в задаче классификации. Алгоритм KNN имеет другое название «ленивый алгоритм», и он подпадает под контролируемое обучение. Когда постановка задачи относится к классификационному типу, KNN обычно использует концепцию «голосования большинством». В заданном диапазоне значений K выбирается класс с наибольшим количеством..