Публикации по теме 'supervised-learning'


Улучшение аннотации данных с активным обучением
Активное обучение для аннотирования данных включает в себя выбор сложных экземпляров, которые делают компьютер неуверенным или вызывают разногласия между различными программами. Эти экземпляры передаются экспертам для маркировки, помогая компьютеру улучшить свои способности распознавания. Благодаря итеративному процессу компьютер постепенно становится умнее, постоянно выбирая неопределенные или противоречивые изображения и запрашивая мнение экспертов. В области науки о данных одной из..
Как машинное обучение может раскрыть ценность мошенничества и рисков
Как машинное обучение может раскрыть ценность мошенничества и риска Как машинное обучение может принести пользу специалистам по борьбе с мошенничеством и рискам В Simility мы часто говорим о необходимости систем на основе машинного обучения для борьбы с новой волной сложных… simility.com
Классификация как форма контролируемого машинного обучения
Результатом контролируемого обучения является модель, полученная из размеченных обучающих данных. Это позволяет нам делать прогнозы о невидимых или будущих данных. Здесь термин контролируемый относится к набору выборок, где желаемые выходные сигналы (метки) уже известны. Фильтрация спама в электронной почте является примером контролируемого машинного обучения, которое мы используем ежедневно. В этом контролируемом машинном обучении модель обучается на ряде помеченных электронных..
Начало работы с машинным обучением 😃
Возможно, вы заходили на YouTube, искали какой-то контент, смотрели его и выключали. Через несколько дней вы снова посещаете его и обнаруживаете, что некоторые видео в ваших рекомендациях совпадают с вашими предыдущими поисковыми запросами. Вам может быть интересно, как это могло произойти. =› Это потому, что ваша машина узнала о вас, о том, какой вы есть и что вам нравится видеть. Здесь на первый план выходит основное применение машинного обучения, т. е. рекомендательные системы...
Контролируемое и неконтролируемое обучение в искусственном интеллекте: объяснение для начинающих
«Машинное обучение — это использование данных для прогнозирования или принятия решений о мире». — Эндрю Нг Искусственный интеллект (ИИ) становится все более популярным, и его приложения варьируются от распознавания изображений и речи до беспилотных автомобилей…
Как нам помогает машинное обучение?
Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, ориентированное на разработку компьютерных программ, с помощью которых он может постоянно учиться выполнять задачи. Методы машинного обучения Контролируемое обучение Применение того, что было изучено из помеченных примеров в прошлом, к новым данным для прогнозирования будущих событий. Обучение без учителя Все данные не помечены, и алгоритмы учатся делать выводы из входных данных...
K Ближайшие соседи
В этом блоге рассказывается о том, как работает алгоритм KNN (K-Nearest Neighbours). Мы постарались объяснить каждую концепцию языком непрофессионала. Вы можете найти код на гитхабе ссылка . Если вы знакомы с концепциями, переходите к следующему разделу. Начнем с того, что такое KNN? KNN - это простейший алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Он принимает решение на основе всего набора обучающих данных. На обучение алгоритма не тратится время, а..