Публикации по теме 'probability'
Давайте проясним путаницу
Оценка производительности модели играет решающую роль при доработке модели или принятии решения о том, подходит ли она для развертывания в производственной среде. У нас есть много способов оценить производительность, но среди них широко используются матрица путаницы и кривая ROC.
Либо из-за своего названия, либо из-за того, как его интерпретируют новички, матрица путаницы каким-то образом выглядит запутанной и не так легко запоминается. В этой статье давайте попробуем разобраться с..
Модель переходного распределения смеси
Введение в модели MTDg и пакет Python для их обучения
Цель статьи - обрисовать концепцию модели обобщенного распределения переходов смеси (MTDg) и познакомить с разработанным мной mtd-learn пакетом Python. Вы можете найти более подробное введение в модели здесь (оно не полностью представлено в этом посте, потому что Medium не поддерживает математическую нотацию), а репозиторий пакетов - здесь .
Обобщенная модель переходного распределения смеси
Модель обобщенного переходного..
Что такое гауссовский процесс в контексте машинного обучения: объяснение через аналогию машинного обучения
Объяснение студента машинного обучения (ML) для людей, занимающихся машинным обучением, с помощью аналогии с машинным обучением
Эпистемический статус: я начал изучать гауссовский процесс менее чем за 50 часов до того, как начал писать это. Так что, когда я пишу это, очевидно, что я недостаточно квалифицирован и самоуверен. Это скорее для меня примечание, чем что-либо еще.
TL; DR : генератор функций генерирует бесконечно много функций. Генератор функций генерирует бесконечно много..
Является ли математика основой машинного обучения?
В настоящее время многие люди стремятся и исследуют мир науки о данных и AI / ML, что очень обнадеживает с точки зрения повышения квалификации и соответствует темпам меняющегося мира.
На многих тренингах я сталкивался со следующими типами вопросов -
Я хочу быть специалистом по машинному обучению, не углубляясь в математику, возможно ли это? Почему математика важна для науки о данных и в мире искусственного интеллекта / машинного обучения? Хотя у нас есть множество богатых..
Финансовые учреждения все чаще обращаются к использованию машинного обучения (ML) для управления и анализа данных. Машинное обучение и ИИ (…
ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ
Финансовые учреждения все чаще обращаются к использованию машинного обучения (ML) для управления и анализа данных. Машинное обучение и ИИ (искусственный интеллект) - это область исследований, которая исходит из информатики, математики, психологии и философии. Его конечная цель - разработать систему, которая обеспечивает быстрое и прямое решение задачи. Процессы машинного обучения учатся на данных, которые были предложены системе, различая релевантные и нерелевантные..
Статистика и вероятность
Основы машинного обучения
Данные — это самый доступный и ценный ресурс в наше время. Данные произошли от латинского слова «datum», что означает « характеристики или информация, собранные путем наблюдения» . Это может быть любая форма, такая как текст, аудио, видео, изображение и так далее.
Из-за обилия данных мы создаем модели с использованием машинного обучения, которое учится на предыдущих данных, чтобы предсказывать новые данные в будущем. В процессе обучения данные в любой форме..
Теорема о бесконечной обезьяне
Несколько дней назад я узнал от своих друзей, что такое «Теорема о бесконечности обезьяны».
Что об этом говорят в Интернете:
Теорема о бесконечной обезьяне гласит, что обезьяна, случайно нажимающая клавиши на клавиатуре пишущей машинки в течение бесконечного количества времени, почти наверняка напечатает заданный текст, такой как полное собрание сочинений Уильяма Шекспира.
Я был заинтригован. Прежде чем я нырнул во всемирную паутину и ее сотни тысяч мнений, я хотел проверить это..
