В рамках функциональных единиц общего времени, энергии, пространства, кванта (кванта) и гравитации/света/электричества; было изобретено, заложено в архитектуру или иным образом создано любое количество вычислительных матриц как способ прогнозирования или суммарной оценки результатов материи и динамических вероятностей. Эти базовые практические единицы обрабатываются либо как включение/выключение, функции ввода-вывода, интерпретируются как прямые выходные данные (ветряные мельницы),..

В этой статье основное внимание уделяется общей картине традиционных алгоритмов машинного обучения; Что касается деталей, пожалуйста, проверьте или выполните поиск самостоятельно. В чем разница между регрессией и классификацией? Существуют оба типа машинного обучения с учителем. Основное отличие состоит в том, что выходная переменная в регрессии является числовой (непрерывной), а для классификации - категориальной (дискретной). Что такое линейная регрессия? [контролируемая,..

Почему важна инициализация нейронной сети! Как правило, модели нейронных сетей полагаются на стохастический градиентный спуск для обучения модели и обновления параметров. Окончательная производительность сети напрямую связана с оптимальным решением, полученным путем сходимости, а результат сходимости на самом деле во многом зависит от инициализации параметров сети. Идеальная инициализация сетевых параметров позволяет сократить усилия на обучение модели. Наоборот, плохая схема..

В условиях развития Интернета, который сейчас является огромным источником ценной информации для фирм, но с необходимостью сбора, анализа и агрегирования данных для получения информации, имеющей значение для принятия управленческих решений, больших данных и машинное обучение стали модным словом в деловых кругах. Сбор, просеивание и агрегирование данных для получения ценной информации потребовало разработки новых алгоритмов , платформ и программного обеспечения , это ,..