Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Серия ML : типы и категории систем машинного обучения
Системы машинного обучения можно разделить на следующие категории.
Как за ними наблюдают во время обучения Онлайн против пакетного обучения Обучение на основе экземпляров и обучение на основе моделей
Каждая категория имеет типы, как показано ниже.
Ниже приведены краткие описания каждого типа.
Обучение под наблюдением:
При обучении с учителем модель обучается на помеченном наборе данных, где каждый пример в обучающем наборе данных имеет связанное желаемое решение..
Обучение с учителем и без учителя - упрощенное
Обсуждение популярных подходов - обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Алгоритмы машинного обучения - это набор алгоритмов, имитирующих поведение при обучении в вычислительных системах. Эти алгоритмы изучают закономерности на основе данных, которые затем могут использоваться для прогнозирования или вывода новых знаний из новых невидимых данных. Есть много подходов к машинному обучению. Самые популярные из них классифицируются как контролируемое ,..
Исследование сегментации клиентов для Arvato Financial Services
Отчет для проекта Udacity Data Scientist Capstone: создание отчета по сегментации клиентов для Arvato Financial Services.
Часть 1 Предпосылки и введение
Цель этого проекта - предсказать, какие люди с наибольшей вероятностью станут клиентами компании по продаже почтовых услуг в Германии.
Этот проект представляет собой реальную задачу по науке о данных, предоставленную партнерами Bertelsmann Arvato Analytics, и он также служит в качестве проекта Capstone для нано-степени Udacity..
Что такое машинное обучение? Как работает машинное обучение? Полное руководство для начинающих
Машинное обучение / Машинное обучение искусственного интеллекта — пошаговое руководство
Обзор машинного обучения? Как работает машинное обучение?
Полное руководство для начинающих
Появились машины будущего, поэтому они могут самостоятельно научиться выполнять работу, которую раньше выполняли люди. Узнайте все, что вам нужно знать о машинном обучении, прочитав это всеобъемлющее введение.
То, что мы называем машинным обучением — это наука о создании алгоритмических схем,..
Неконтролируемое обучение: руководство по машинному обучению для начинающих
Неконтролируемое обучение — это тип алгоритма машинного обучения, который включает обнаружение шаблонов и структур в данных без необходимости явного контроля или помеченных примеров. При неконтролируемом обучении модели машинного обучения предоставляется набор данных или меток без какого-либо предопределенного результата для прогнозирования или каких-либо предварительных знаний об основных отношениях между функциями.
Обучение без учителя широко используется в различных областях, включая..
Сравнение контролируемого и неконтролируемого обучения: какое из них соответствует вашим данным?
Добро пожаловать, друзья-исследователи цифрового мира, в увлекательное путешествие в мир машинного обучения! В этом блоге мы начнем сравнительное исследование двух мощных методов обучения: обучения с учителем и обучения без учителя. Приготовьтесь раскрыть суть этих алгоритмов, понять их различные типы и раскрыть вместе со мной их практическое применение. Давайте погрузимся и раскроем скрытые жемчужины машинного обучения! *стараюсь изо всех сил казаться умным и остроумным*
Что..
Замена Lewa!
Использование кластеризации K-средних для поиска игроков, похожих на Роберта Левандовски из Баварии, и визуализации результатов.
Это для всех сумасшедших футбольных аналитиков! Наблюдать, как Роберт Левандовски каждую неделю забивает гол за голом, кажется вполне нормальным уже на протяжении многих лет. Его карьера была наполнена головами на каждом этапе, кульминацией которого стал прошлый сезон великолепным тройным мячом. Хотя он не подает никаких признаков замедления, мы должны..
