Добро пожаловать в эру машинного обучения и глубокого обучения в 2023 году! Изучение состояния машинного обучения сегодня и того, как оно влияет на различные области, имеет решающее значение, поскольку мы движемся вперед в будущее. Потенциал машинного обучения для роста очень обнадеживает. Алгоритмы значительно продвинулись вперед, став проще, доступнее для понимания и мощнее, чем раньше. Машинное обучение кардинально меняет нашу жизнь: от появления глубокого обучения и генеративного..

Прогнозирование цены бриллианта с помощью scikit-learn на основе данных, доступных на Kaggle . Бриллианты всегда высоко ценились и пользовались спросом у членов королевской семьи и простых людей. От украшения корон и тиар до применения в промышленности бриллианты являются универсальными объектами. Так как же оценивается такой универсальный товар? Цена бриллианта в основном сводится к нескольким характеристикам: карат, огранка, цвет, чистота, глубина и таблица. Все эти факторы в..

Цель: a. Научитесь загружать набор данных Kaggle непосредственно в Google Colab. б. Загрузите данные Учимся загружать набор данных Kaggle непосредственно в Google Colab. Шаг 1: а. Перейдите в свою учетную запись Kaggle, прокрутите вниз до раздела API и нажмите Создать новый токен API . b. Как только вы нажмете на нее, файл kaggle.json будет автоматически загружен на ваш системный диск. Шаг 2: а. Откройте новый блокнот Google Colab и выполните следующие команды...

Привет, это Хамна. Это первый проект машинного обучения в этом проекте. Я собираюсь посмотреть, как вы можете создать систему прогнозирования качества вина с использованием машинного обучения, которая может прогнозировать качество вина с использованием некоторых химических параметров, хорошо ... Сначала давайте лучше разберемся с этой постановкой задачи, рассмотрим что есть винодельческая компания, эта компания хочет создать новый бренд вина, и давайте приедем. Я хочу определить качество..