Публикации по теме 'machine-learning-models'


Алгоритмы машинного обучения стали проще
Моя мама сравнивала машинное обучение с коробкой шоколадных конфет. Вы никогда не можете предсказать, что вы получите. Мама, прости, не сегодня! Без сомнения, мы будем знать о типе шоколада, который мы получаем (надеюсь, я получу темный шоколад). Вы не должны бояться узнать, что находится внутри алгоритма машинного обучения, как если бы вы не боялись. Вы открывали коробку конфет. Будьте уверены, что они в безопасности. Контур Способность извлекать смысл из огромных объемов..
5 лучших практик для запуска моделей машинного обучения в производство
5 лучших практик для запуска моделей машинного обучения в производство В нашей предыдущей статье — 5 проблем, к которым нужно быть готовым при масштабировании моделей ML , мы обсудили пять основных проблем при создании масштабируемых моделей машинного обучения (ML). Наша цель в этой части — установить лучшие практики, которые сделают проект ML успешным. Сегодня модели машинного обучения решают множество конкретных бизнес-задач в различных отраслях. Метод выбора модели машинного..
От TensorFlow к TFLite: как выполняется преобразование модели и как оно влияет на нейронную сеть…
И шара Неранджана — младший инженер по машинному обучению Добро пожаловать в мир TinyML. Где большие концепции воплощены в крошечных формах, и вы можете применить мощь ИИ в ранее недостижимых областях, адаптировав свои модели для работы на компактных устройствах с низким энергопотреблением. Представьте себе сценарий, в котором ваши умные часы отслеживают ваше тело и предупреждают вас о потенциальных рисках для вашего здоровья. Или ваш дрон принимает решения в режиме реального..
Что такое матрица путаницы в машинном обучении?
В области машинного обучения вы, несомненно, встречали термин "Производительность модели" или "Оценка модели". Чем выше точность модели, тем она лучше. считается. Но почему оценка модели так важна? Когда мы обучаем нашу модель, мы хотим знать, насколько хорошо наша модель будет работать с невидимыми/тестовыми данными. Вот почему мы оцениваем нашу модель с помощью некоторых показателей оценки . Сегодня мы поговорим об одной из таких оценочных метрик, известной как матрица..
Пять способов, с помощью которых искусственный интеллект и машинное обучение оказывают влияние на бизнес
Я уверен, что вы осознаете значимость технологий для вашего бизнеса. Правильный набор технологий может изменить общую динамику как внутреннего, так и внешнего операционного процесса. Услуги искусственного интеллекта и машинного обучения — это такие передовые технологии, которые могут стать лучшим решением для всех ваших бизнес-задач. Искусственный интеллект и машинное обучение для бизнеса со временем становятся все более распространенными. Он обладает огромным потенциалом для..
МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Обучение моделей машинного обучения обычно зависит от методов, которые состоят из подходов, определяющих тип алгоритмов, которые следует использовать при разработке решений для задач машинного обучения. В машинном обучении модели обычно разрабатываются как описательные, предписывающие или прогнозирующие. В то время как описательные модели анализируют существующие данные для выявления скрытых закономерностей, предписывающие и прогностические модели предсказывают результаты на основе..
Сколько времени занимает построение модели ML?
TLDR Не существует простого уравнения, которое можно решить за время, необходимое для построения модели машинного обучения. Ответ будет зависеть от того, какие данные и модель используются, а также от предполагаемой точности. Что входит в создание модели машинного обучения Машинное обучение (МО) получило широкое распространение благодаря своей эффективности при анализе данных и улучшении рабочих процессов. Поскольку машинное обучение интегрируется на разных этапах бизнеса,..