Публикации по теме 'supervised-learning'
Создание интуиции вокруг многомерного пространства в глубоком обучении
В моем резюме лекций профессора Эндрю Нг из Стэнфордского курса машинного обучения я поделился, что вы можете представить обучение с учителем как нахождение дна самой низкой долины на функции стоимости, которая представляет собой ошибка между предсказаниями модели и правильными ответами в обучающих данных. Это удобная метафора, потому что нам легко визуализировать 3D-ландшафт с озерами, холмами и долинами — и мы пытаемся добраться до минимально возможной высоты.
В более ранних..
Контролируемое машинное обучение для начинающих
Мой первый пост посвящен машинному обучению под наблюдением (80%), которое составляет большую часть машинного обучения в целом.
Чтобы визуализировать машинное обучение в уме, полезно сначала узнать, что такое искусственный интеллект в общих чертах. Я где-то читал очень хороший пример о значении ИИ. Неспособность дать определение ИИ, говорится здесь, превращает его в «искусство алхимиков, которые ищут философский камень, но почти не имеют ни малейшего представления о том, что они..
Переход к науке о данных | Полное руководство для новичков
Пошаговое руководство, чтобы стать специалистом по данным, со всеми бесплатными ресурсами, подробно рассмотренными.
Мое руководство по исследованию данных бесплатно . Все ресурсы (книги и курсы), обсуждаемые здесь, бесплатно
Ответ на эти вопросы требует некоторых объяснений , поэтому, пожалуйста, не паникуйте, я объясню все аспекты того, как стать специалистом по данным, и расскажу об основных ресурсах по науке о данных (со ссылками) начнем:
По словам автора «Python Data..
Наиболее часто используемые модели машинного обучения в обучении с учителем
Обучение с учителем — очень важная область машинного обучения.
В этой статье мы обсудим наиболее часто используемые алгоритмы машинного обучения , используемые в обучении с учителем , и я упомяну все статьи со ссылкой, чтобы вы могли прочитать всю концепцию об этом.
контролируемое обучение
Обучение с учителем включает в себя изучение функции, которая сопоставляет ввод с выводом на основе примера ввода-вывода. пары. по определению контролируемое обучение означает это...
Как тренировать ИИ Зверя🚀
Люди из других областей, кроме ИИ, продолжают спрашивать меня, как вы позволяете своей модели ИИ распознавать только те вещи, которые вы показали ей на обучении? Как это делается на самом деле?
Так что я подумал, почему бы не написать небольшую статью об этом🤷🏻♂️… и вот я😎…!
Тщательная подготовка любой модели глубокого обучения является основной частью каждого конвейера искусственного интеллекта. Для подготовки моделей искусственного интеллекта у нас есть два важных метода, которые..
Обучение под наблюдением — Понимание и кодирование
Обучение с учителем – это тип машинного обучения, при котором компьютерный алгоритм обучается на размеченном наборе данных , где метки указывают правильный результат для каждого входа. Цель обучения с учителем — построить модель, которая может предсказать правильный результат для новых, невидимых входных данных.
При обучении с учителем алгоритму предоставляются входные данные и соответствующий желаемый результат, называемый «меткой». Затем алгоритм использует эту информацию для изучения..
Классификатор KNN с нуля с помощью Numpy | Python
Алгоритм K-ближайших соседей (или KNN) - один из простейших алгоритмов классификации и один из наиболее часто используемых алгоритмов обучения.
KNN - это непараметрический ленивый алгоритм обучения. Чтобы найти оптимальные параметры для модели, не нужно явно тренироваться на наборе данных, в основном:
KNN делает прогнозы, используя исторические примеры, наиболее похожие на выборочные данные.
В приведенном выше примере у нас есть зеленый кружок как новая точка данных,..
