Публикации по теме 'supervised-learning'


Машинное обучение
Что такое машинное обучение? Машинное обучение, в конечном счете, заключается в поиске закономерностей в структурированных данных и прогнозировании. Это могут быть (и часто являются) предсказания того, что произойдет в будущем. Но это не единственный способ встретить термин «прогнозы» в решениях для машинного обучения. Часто это также означает прогнозирование ответов на такие вопросы, как: «Что за собака на этом изображении?» Машинное обучение также можно рассматривать как «обучение на..
Основы машинного обучения
Эта статья знакомит с основами машинного обучения, а также с общими концепциями и методами. Этот пост предназначен для людей, начинающих с машинного обучения. Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и статистических моделей, которые позволяют компьютерным системам учиться на данных без явного программирования. Целью машинного обучения является создание моделей, которые могут..
Машины опорных векторов: что это такое и как их использовать?
В области науки о данных вы изучите множество различных моделей машинного обучения, которые позволят вам предсказать результат или помочь классифицировать избирателей по той или иной политической партии. При сборе и изучении данного набора данных цель состоит в том, чтобы четко определить, как данные распределяются, обнаружить любые отсутствующие значения и определить способ их обработки, убедившись, что типы данных верны (например, проверьте, соответствуют ли значения ваших данных о..
Освоение машины: подробное руководство по типам машинного обучения
Введение: Машинное обучение (ML) стало неотъемлемой частью современных технологий, поддерживая множество приложений и инноваций в различных отраслях. Это позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования. Но знаете ли вы, что существует несколько типов машинного обучения, каждый со своим уникальным подходом и целью? В этом сообщении блога мы рассмотрим три основных типа машинного обучения: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и..
8 методов обнаружения аномалий: сводка, сравнение и код
"Отклонение — это наблюдение, которое настолько отличается от других наблюдений, что вызывает подозрение, что оно было создано с помощью другого механизма", — Хокинс, 1980 г. 1. Метод, основанный на правилах Мы можем использовать подход, основанный на правилах, если аномалии можно точно идентифицировать с помощью нескольких правил. Минусы: Возможна фильтрация нормальных точек Невозможно количественно оценить степень аномалий 2. Методы, основанные на статистике 2,1..
Обучение под наблюдением: объяснение, кратко
«Машинный интеллект — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человечеству». — Ник Бостром Если вы используете Google Фото, я уверен, что вы видели изображение выше. Если нет, возможно, вы видели что-то подобное на своем смартфоне. Но задумывались ли вы когда-нибудь, как это происходит? Вот где на помощь приходит машинное обучение , а точнее обучение с учителем. Как следует из названия, контролируемое обучение относится к алгоритмам машинного обучения ,..
Сравнение контролируемых алгоритмов машинного обучения
В следующих двух сетках сравниваются основные алгоритмы контролируемого машинного обучения, доступные в XLSTAT. Одна сетка предназначена для задач классификации (качественная Y), другая — для задач регрессии (количественная Y). Для краткого ознакомления с принципами контролируемого машинного обучения ознакомьтесь с этой статьей . Алгоритмы сравниваются по нескольким критериям Могут ли они работать с большим количеством переменных, чем с наблюдениями? Легко ли они адаптируются..