Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Обработка естественного языка: разработка модели машинного обучения с помощью TensorFlow
Обработка естественного языка. Разработайте модель машинного обучения, которая может выполнять такие задачи, как обобщение текста, языковой перевод или ответы на вопросы.
Всем привет! Готовы ли вы погрузиться в увлекательный мир обработки естественного языка (NLP) и разработать удивительные модели машинного обучения с помощью TensorFlow?
Ну, вы пришли в нужное место! НЛП — это область, которая вращается вокруг взаимодействия между компьютерами и человеческим языком, позволяя машинам..
Введение в концепции глубокого обучения: углубленный взгляд на основы и данные
Глубокое обучение изменило подход к нашим данным и моделям, которые мы разрабатываем. С появлением глубоких нейронных сетей (ГНС) и других алгоритмов глубокое обучение стало использоваться для повышения точности приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка, в результате чего появились одни из самых передовых приложений ИИ. Вот почему понимание основ глубокого обучения стало таким жизненно важным.
В этой статье мы углубимся в глубокое обучение, уделив особое внимание..
Линейная регрессия: простой способ!
Модели машинного обучения с нуля.
Узнайте и поймите, как работает модель линейной регрессии. Посмотрите, как вы подходите к проблеме регрессии. От оптимизации входных функций до прогнозирования значений данных. Все здесь.
Что такое линейная регрессия?
Модель, которая следует линейной зависимости между зависимой и независимой переменной (переменными), является линейной. Он вычисляется как сумма взвешенных входных признаков и члена смещения (или члена пересечения). Это..
Почему вашей компании нужен менеджер по продуктам с искусственным интеллектом
Что вообще такое менеджер продукта искусственного интеллекта ? Современный бизнес сложен и быстро развивается. Пользователи ожидают большего от бизнеса, и компании используют пользовательские данные для сбора информации, решения сложных бизнес-задач и предоставления решений способами, которые раньше были невозможны. Предприятия, как большие, так и малые, погружаются в ИИ и машинное обучение , чтобы повысить ценность движения для своих пользователей и порадовать своих клиентов.
ИИ..
НАУКА ДАННЫХ
Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются азотные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных. Это также может быть междисциплинарная область, в которой используются научные методы и идеи применения знаний, а также практические идеи на основе данных в широком диапазоне областей приложений. Это исследование того, откуда берется информация, что она представляет и..
Машинное обучение: заметки о переоснащении
Модель является наложением, когда она изучила определенные уникальные особенности обучающих данных, но недостаточно общих, чтобы хорошо работать с невидимыми данными. Таким образом, он не готов к реальному использованию.
Причины:
Если модель имеет высокую дисперсию и низкую погрешность , точность ее обучения увеличивается, но точность проверки снижается с каждой эпохой. . Если обучающий набор содержит зашумленные данные , это может снизить точность проверки и увеличить..
Расширенные инструменты и методы машинного обучения: создание более интеллектуальных моделей с помощью AutoML, XAI и…
Расширенные инструменты и методы машинного обучения: создание более рациональных моделей с помощью AutoML, XAI и облачных решений
Машинное обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта и позволило добиться значительных успехов в различных областях, включая здравоохранение, финансы, производство и развлечения. Машинное обучение включает в себя создание моделей и алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или решения на основе этого обучения. С..
