Публикации по теме 'mls'
Искусственный интеллект
Люди отличаются от всех других животных на нашей прекрасной Земле. Это определенно потому, что мы можем думать, мы можем понимать вещи, применять знания для улучшения наших навыков. Все это указывает на то, что мы умны.
Что ж, я хочу повторить вопрос, заданный отцом современной информатики г-ном Аланом М. Тьюрингом: «Могут ли машины думать?».
Алан Тьюринг - выдающийся английский математик и компьютерный ученый. Он предложил этот вопрос в своей статье «Вычислительные машины и..
ML 101 (Часть 1): Основы машинного обучения
Здравствуйте, амбициозные любители машинного обучения! Сегодняшний пост также предназначен для новичков, которые хотят сразу погрузиться в машинное обучение.
Давайте представим, когда вы учились в 5 классе, но случайно пошли и сели в классе повышения квалификации. Вы поймете, что говорит учитель? 😅 Так же и в этой сфере. Если вы новичок и сначала пойдете читать о сверточных нейронных сетях (CNN), вы не будете ломать голову, если только вы не являетесь исключительным случаем. Вот..
Лучшие цифровые навыки на 2021 год
Прошлый год был наполнен крупными событиями, которые привели к огромному росту профессиональных навыков в сфере цифровых технологий. Давайте посмотрим, какие навыки наиболее востребованы компаниями.
В начале 2020 года большинству компаний не хватало технических специалистов, но за год ситуация быстро изменилась. Теперь компаниям необходимо восполнить пробелы в таких секторах цифровых навыков, как кибербезопасность, ИТ, и во многих отраслях корпоративных технологий.
Это может быть..
Что читает PAIR - июль 2020 г.
«Что читает PAIR» - это серия списков для чтения, составляемых членами команды PAIR на ротационной основе.
Познакомиться с автором
Джеймс Векслер | инженер-программист, People + AI Research
На работе меня привлекают проекты, которые помогают людям заглянуть внутрь моделей машинного обучения с помощью интерактивности и визуализации с целью помочь им понять, как работает конкретная модель, или исследовать такие вещи, как проблемы справедливости машинного обучения.
Я возглавляю..
Введение в ML — История
Введение в машинное обучение — история
Машинное обучение, также известное как ML, переживает третий период признания. Почти любая компания, независимо от ее размера, использует машинное обучение для обработки данных и их агрегирования таким образом, чтобы мы могли делать прогнозы.
Эти предсказания могут быть применены во многих областях. На такие вопросы, как что будет на фондовом рынке или погода или предсказание движения робота после действия, можно ответить благодаря машинному..
Выберите правильный алгоритм машинного обучения | Услуги по маркировке данных | Аннотации | Маркировщик данных
Выбор правильного алгоритма машинного обучения — сложная задача, поскольку он играет важную роль в успехе вашего проекта ИИ. Вы должны выбрать из ряда факторов, прежде чем выбрать тот, который лучше всего подходит для вашего варианта использования или бизнес-задачи. В этом блоге мы познакомим вас со списком основных факторов, которые помогут вам выбрать правильную модель для конкретной задачи.
Прежде чем мы начнем, давайте рассмотрим различные типы алгоритмов машинного обучения:..
Масштабное управление моделью машинного обучения
Автор Peter Saddow и соавтор Daniel Yehdego присоединились к написанию этой статьи.
Сегодня прогнозные модели помогают многим компаниям управлять критически важными бизнес-процессами. Эти прогностические модели являются вероятностными - они включают случайные вариации - и они зависят от некоторых основных предположений, чтобы заставить их работать должным образом. Главные из них: 1.) данные, поступающие в них, распределяются определенным образом и 2.) базовые бизнес-сценарии не..
