Машинное обучение против Интернета вещей Интернет вещей и машинное обучение — две самые популярные темы на данный момент. В отчете прогнозируется, что будет присутствовать более 55 миллиардов устройств IoT. Кроме того, ведущие компании, такие как Microsoft Azure, Google Cloud IoT Edge и Amazon AWS IoT, внедрили машинное обучение для своих IoT-платформ. Этот пост в блоге предоставит достаточно подробностей о машинном обучении и Интернете вещей. Знайте, почему вам следует изучить..

Я новичок в ML (Ну, это правда). Я пишу все, как я учусь. Если я смогу объяснить, это будет здорово! Я много узнал о жизненном цикле машинного обучения, и внезапно мне в голову пришла случайная мысль: «Эй, а как насчет того, чтобы написать то, что я считаю жизненным циклом машинного обучения, и позволить другим людям прочитать и отреагировать?». Итак, поехали! Множество программистов и инженеров по всему миру каждый день пишут код для разработки программного обеспечения. Они,..

ОПРЕДЕЛЕНИЕ Машинное обучение Процесс обучения человека слишком сложен и трудно поддается определению, поскольку охватывает более широкий спектр процессов. Но есть явное сходство между человеческим обучением и машинным обучением. Многие методы машинного обучения основаны на психологических моделях. Люди обычно учатся на собственном опыте и склонны менять поведение в зависимости от окружающей среды. И всегда были вопросы о том, как сделать машину разумной, как люди. Популярное..

Темы: Очистка данных, Выбор целевой переменной, Извлечение признаков, Масштабирование, Уменьшение размерности В этом руководстве по машинному обучению я исследую 4 этапа, которые определяют типичный проект машинного обучения: предварительная обработка, обучение, оценка и прогнозирование (развертывание). В этой первой части я завершу этап предварительной обработки. Другие уроки в этой серии: Предварительная обработка №1 (эта статья), Обучение №2 , Оценка №3 , Прогнозирование №4 Я..

Слова «Проклятие размерности» кажутся пугающими, как какой-то египетский ужастик, но это одна из самых интересных концепций машинного обучения. Проклятие размерности — это проблемы, связанные с увеличением размерности данных. Возьмем простой пример: если бы я ловил щенка, который может бежать только по прямой, то я мог бы легко поймать его, бегая за ним. Насколько сложно его поймать, если он может бегать в двух измерениях по футбольному полю, а? Теперь представьте, если бы собака..