В машинном обучении есть разные типы алгоритмов. Мы часто склонны применять все эти алгоритмы, не задумываясь о том, когда что применить. Когда мы знаем разницу между этими алгоритмами, нам становится легче оптимизировать их приложение и знать, в каком сценарии мы что используем. Есть определенные параметры, по которым эти алгоритмы различаются. Понимание этих параметров и их применения может помочь нам достичь большей точности и минимизировать вероятность ошибки в наших прогнозах...

С появлением новых вычислительных технологий машинное обучение и искусственный интеллект входят в число тех актуальных тем сегодняшнего дня, которые больше всего привлекают исследователей и программистов. Сегодня, когда доступно огромное количество и качество данных, многие из нас стремятся найти тайны из нескольких камней, которые не перевернуты. Мы знаем, что многие из них уже были обращены, но новые прицелы побуждают нас находить даже маленькие камешки, которые еще не были пройдены и не..

Во времена огромного прогресса в области компьютерных наук и искусственного интеллекта легко забыть, что по самой своей природе модели не идеальны. Одна из самых больших головных болей - это то, как решить, насколько точна модель по сравнению с известной истиной. Первый шаг - всегда понимать цену ошибок. Вы бы предпочли ошибиться, предположив, что что-то правда, а это не так, или не угадать вообще? Иногда может быть дешевле потерять клиента, чем потратить часы на его удержание, или,..