Публикации по теме 'supervised-learning'


ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Аюшри Бхуян, группа по контенту, Клуб науки о данных, VIT-B «Машинное обучение: компьютер может учиться на собственном опыте без специального программирования». Что такое машинное обучение? Машинное обучение определяется как часть информатики, которая занимается искусственным интеллектом и фокусируется на использовании данных и алгоритмов, чтобы предположить, как люди учатся. Проще говоря, это процесс обучения компьютеров без участия человека. ML считается одной из самых..
Начало работы с машинным обучением
«Лучший способ предсказать будущее — создать его». — Питер Друкер Я помню, как в колледже я участвовал в художественном конкурсе, где я нарисовал машину, выполняющую повседневные задачи человеческой рабочей силы. Очевидно, я не выиграл, но это видение никогда не исчезало для меня. ИИ, он же искусственный интеллект Это человек или машина? Так ли умны и эффективно работают компьютерные программы, как человеческий мозг? ИИ относится к способности машины или компьютерной..
Реализация K ближайших соседей с нуля в Python
K ближайших соседей (KNN) — один из самых простых алгоритмов машинного обучения с учителем. Первоначально алгоритм был разработан для задач классификации, но позже был расширен и для выполнения задач регрессии. В отличие от других контролируемых алгоритмов машинного обучения, KNN не имеет базовой модели, и алгоритм работает исключительно с сохраненными обучающими данными. KNN пытается предсказать значения на основе расстояний каждой точки тестовых данных от набора обучающих данных...
Полууправляемое обучение в машинном обучении: подходы и приложения
Введение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает в себя создание алгоритмов, которые могут автоматически улучшать свою производительность с течением времени. Одним из фундаментальных подходов в машинном обучении является обучение с учителем, когда алгоритм обучается на размеченном наборе данных, чтобы предсказать результат с учетом набора входных данных. Однако получение размеченных данных может быть дорогостоящим и трудоемким. Именно здесь..
Машинное обучение
Благодаря машинному обучению компьютеры теперь могут предсказывать погоду, определять результаты фондового рынка, понимать покупательские привычки, управлять роботами на фабрике и т. д. Они «обучаемы» для таких ситуаций. Такие компании, как Google, Amazon, Facebook, Netflix, LinkedIn, поддерживают все наиболее популярные сервисы, ориентированные на потребителя, с помощью машинного обучения. Но в основе всего этого обучения лежит так называемый алгоритм. Таким образом, алгоритм — это не..
Обучение с учителем и его методы: подробное руководство
Необходимость контролируемого обучения С экспоненциальным ростом данных в современном мире становится все труднее разобраться во всей информации и извлечь ценную информацию. Именно здесь вступает в действие контролируемое обучение, поскольку оно позволяет нам обучать алгоритмы распознавать закономерности и делать прогнозы относительно новых, невидимых данных. Это может автоматизировать задачи, выявлять тенденции и принимать решения на основе данных в различных областях. Одним из..
Искусственный интеллект (2) — Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением
Искусственный интеллект (2) — обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением В машинном обучении используется ряд алгоритмов для решения сложных задач. Каждый из этих алгоритмов можно отнести к определенной категории. Различные типы алгоритмов машинного обучения: Контролируемое обучение Обучение без учителя Обучение с подкреплением Теперь давайте посмотрим на определения каждого из этих методов обучения. Обучение с учителем использует..