Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Введение в машинное обучение
Основные основы машинного обучения
В 1959 году Артур Сэмюэл, пионер в области искусственного интеллекта, определил машинное обучение как « область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования ».
Машинное обучение можно использовать для решения многих задач, таких как решение задач, которые невозможно запрограммировать, сокращение времени программирования и настройка продуктов. Чтобы лучше понять машинное обучение, мы рассмотрим следующие..
Сравнение и противопоставление контролируемых и неконтролируемых подходов к машинному обучению
Машинное обучение - это способность компьютерных систем учиться на данных и разрабатывать модели, которые можно использовать для прогнозирования будущего (Mechelli and Vieira 2020). Существует три основных подхода к машинному обучению: контролируемое / неконтролируемое и подкрепление. При обучении с учителем в алгоритмы вводятся помеченные данные обучения с определенными функциями и целями / метками. Модель обучается до тех пор, пока не будут обнаружены лежащие в основе закономерности..
Введение в сегментацию и кластеризацию.
Базовое руководство для понимания концепций сегментации и кластеризации.
Если вы начинающий профессионал в области данных, я уверен, что вы слышали термины «кластеризация» и «сегментация». Но что они на самом деле? а чем они разные?
Начнем с концепции кластеризации. Кластеризация - это статистическая методология, с помощью которой похожие объекты группируются в кластеры. Это процесс, который группирует похожие объекты в кластеры, чтобы их можно было сгруппировать и, следовательно,..
Анализ главных компонентов (PCA) | Снижение размерности | Теоретические и математические…
Анализ главных компонентов (PCA) | Снижение размерности | Теоретическая и математическая интуиция | Машинное обучение, часть 2
В этой статье вы глубже погрузитесь в мир PCA, а также узнаете о различных математических формулах, ключевых словах и их соответствующих различиях на протяжении всего пути.
Давайте разберемся с концепцией PCA с помощью приведенного выше примера.
Здесь образцы 1, 2 и 3 более похожи по сравнению с образцами 4, 5, 6 в переменной 1 (Ген 1) и переменной 2..
Обучение с учителем против обучения без учителя
Знакомство с машинным обучением путем сравнения обучения с учителем и обучения без учителя. Интерактивные версии графиков в этом посте доступны в Версии статьи The Data Analysis Bureau , пока эта функция снова не станет доступна на Medium.
Что такое машинное обучение?
Несколько способов увидеть машинное обучение
Машинное обучение — это все о данных и, как следует из названия, об обучении на них. Возможно, вы сталкивались (или нет, если вы новичок в этой области) с многочисленными..
Искусственный интеллект (ИИ)
Машинное обучение (ML)
Искусственный интеллект (ИИ)
Согласно Гевартеру Уильяму Б. в книге « Интеллектуальные машины: вводная перспектива искусственного интеллекта и робототехники» , Artificial Intelligence (AI) это область информатики, которая делает упор на создание интеллектуальных машин, которые работают и реагируют как люди. В последние годы он растет экспоненциально.
У ИИ есть различные подмножества, которые способствуют этому, такие как машинное обучение, глубокое обучение,..
Алгоритмы классификации — машинное обучение
Что такое Классификация?
Классификация — это метод классификации наших данных по желаемому и определенному количеству классов, где мы можем присвоить метку каждому классу.
Приложения классификации: распознавание речи, распознавание рукописного текста, биометрическая идентификация, классификация документов и т. д.
Классификаторы могут быть:
Двоичные классификаторы. Классификация только с 2 отдельными классами или с 2 возможными результатами.
пример: мужчина и женщина..
