Публикации по теме 'articial-intelligence'
A39: Дерево решений и случайные леса — Теория
Деревья решений, энтропия, получение информации, бутстрап, бэггинг — агрегация бутстрапа, случайные леса, ансамблевое обучение.
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)
Нажмите здесь, чтобы просмотреть предыдущую статью/лекцию на тему «A38: Логистическая регрессия против KNN — набор данных по раку молочной железы . »
💐Нажмите здесь, чтобы ПОДПИСАТЬСЯ на меня, чтобы получать..
Добровольные вычисления: краткое введение
Будущее добровольных вычислений
С момента появления технологий данные остаются в основе инноваций. Данные можно использовать по-разному, но для преобразования их в определенный формат необходимо выполнить вычисления. В современную эпоху, когда большой объем данных необходимо обрабатывать на высокой скорости, вычисления становятся проблемой и, таким образом, вдохновляют научное сообщество на поиск новых путей. Безопасность — это еще один аспект вычислений, когда необходимо защитить..
Введение в рекомендательные системы на основе Knowledge Graph
Добро пожаловать во второй пост в нашей серии о рекомендательных системах на основе графов знаний. В нашем предыдущем посте мы представили свежий взгляд на процесс рекомендаций, используя возможности графа для структурирования соответствующих данных. При организации данных в графическом формате задача рекомендации рассматривается как задача прогнозирования ссылок.
В этом посте мы сначала представим графы знаний и то, как их можно использовать в рекомендательных системах для..
Магистр наук о данных/доктор философии. Стипендии на получение степени
Новое: Университет искусственного интеллекта Мохамедбина Зайда
Всем зачисленным студентам после принятия предоставляется привилегия завершить обучение с полной стипендией, включая 100% оплату обучения, ежемесячную стипендию и многие другие преимущества. Тем не менее, чтобы сохранить свои стипендии, стипендии и другие льготы, студенты должны поддерживать высокий академический статус, соблюдать кодекс поведения университета и выполнять определенные требования в течение срока обучения...
Построитель прогнозов Эйнштейна: какие поля я должен включить или исключить из моей модели?
Кристофер Рупли, ведущий специалист по данным по Эйнштейну, Salesforce
При настройке нового прогноза одним из необходимых шагов является выбор полей из ваших данных, которые вы хотели бы включить при построении прогнозной модели. Поскольку вся прогностическая сила модели зависит от того, какие данные мы выбираем для ее отображения, выбор правильных полей важен для получения хороших прогнозов. Рассмотрим пример прогнозирования того, какие из ваших возможностей продаж наиболее эффективны...
Организация ограбления данных с помощью машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и наука о данных — основные модные словечки, популярность которых в последнее время резко возросла. Компании и правительства все чаще используют свои приложения, чтобы узнавать больше о своих целях, то есть о людях. Скандал с данными Facebook и Кембриджа , всплывший в 2018 году, привел к серьезным разговорам о том, как данные в основном стали товаром. Если бы массы наблюдали внимательно, это выявило бы, как они были социально..
3 блокнота для глубокого обучения в облаке в 2021 году
Программирование где угодно и когда угодно, тренировки в воздухе
Под теплым зимним солнцем вы сидите в кафе на берегу озера, открываете браузер на своем ноутбуке, входите в «записную книжку» в облаке, вводите созданную вами модель глубокого обучения, нажимаете «Выполнить все» и продолжаете пользоваться захватывающая дух природная красота перед вами. Через некоторое время допейте кофе, результаты тренировок уже хранятся в вашем облачном аккаунте. Облачные записные книжки для глубокого..
