Машинное обучение , Мнение 10 основных причин, почему 87% проектов машинного обучения терпят неудачу? Урок о шокирующих причинах катастрофы с внедрением искусственного интеллекта. Мы везде видим новости о машинном обучении. Действительно, у машинного обучения есть большой потенциал. Согласно прогнозам Gartner , До 2020 года 80% проектов ИИ останутся алхимией, управляемой волшебниками, чьи таланты не будут масштабироваться в организации , а Transform 2019 of VentureBeat..

Жизненный цикл машинного обучения В этом блоге я расскажу вам о 8 шагах, на которых вам нужно сосредоточиться при создании проекта машинного обучения или решении проблемы с помощью машинного обучения. Давайте обсудим каждый шаг один за другим. Понять проблему Первое и главное, что нужно сделать, чтобы решить проблему, — это понять проблему. Если вы не знаете четко, какую проблему вы собираетесь решить, вы не сможете представить правильное решение. Итак, понимание проблемы имеет..

Непрерывный проект машинного обучения Классификация текста в Python Научитесь создавать модель классификации текста на Python Эта статья является первой из серии, в которой я рассмотрю весь процесс разработки проекта машинного обучения. В этой статье мы сосредоточимся на обучении модели контролируемого обучения классификации текста на Python. Мотивация написания этих статей следующая: как ученый-специалист по данным, который довольно долго работал с инструментами науки о..