Публикации по теме 'unsupervised-learning'


БЕСПЛАТНОЕ ПОГРУЖЕНИЕ В K-MEANS
Авторы контента: Shray Khanna , Honghui Wang и Chhavi Verma Разминка K -значит кластеризацию - это тип обучения без учителя, который используется, когда у вас есть немаркированные данные (т. е. данные без определенных категорий или групп). Чего ждать? Итак, по сути, k -means помогает вам формировать группы из немаркированных данных. Эти группы в техническом выражении называются « k кластерами», что помогает вам выполнять классификацию, которая должна быть..
Упрощенные алгоритмы машинного обучения
Простыми словами, что такое алгоритм машинного обучения? — Это компьютерная программа. И вы знаете, что каждой программе нужны входные данные, и она обеспечивает желаемый результат. До сих пор мы знали, что в традиционном программировании мы пишем логику в коде, который дает ответ! Но в машинном обучении мы либо передаем известные ответы, либо иногда даже не передаем ответы, и мы ожидаем, что модель ML, которая состоит из алгоритма, которому мы передаем данные, и, в свою очередь,..
Почему неконтролируемое предварительное обучение помогает глубокому обучению?
В этой (G) старой статье [1] рассматривается интересный вопрос: почему предварительное обучение без присмотра помогает глубокому обучению? Авторы подкрепляют свой вывод массой экспериментов. Тем не менее, полученные данные противоречат распространенному мнению о неконтролируемом обучении. Вот почему у меня противоречивое мнение об этой статье. Я сначала представлю статью; затем следите за моими комментариями. Авторы стремятся понять, как неконтролируемая предварительно обученная..
Введение в машинное обучение
Модель регрессии использует контролируемое обучение. Есть 3 типа: Обучение с подкреплением 2. Supervised ML — данные помечены, мы знаем, что хотим предсказать Регрессия - предсказать количество Классификация — предсказать категорию 3. Неконтролируемое машинное обучение — данные не размечены, мы ищем закономерности Кластеризация — размещение строк в группах Разложение — представление строк в виде комбинации «составных» строк. Регрессионная модель: Разделите..
GAN за пределами красивых картинок: реальная ценность генерации данных (теория и бизнес-приложения)
«Генеративные модели против дискриминационных моделей» 28 февраля 2019 года в Buildo компания Data Science Milan организовала встречу по теме генеративных моделей и тому, как их использовать помимо изображений. «GAN за пределами красивых картинок: реальная ценность генерации данных», Александр Гончар, консультант по искусственному интеллекту Начнем с вопроса, что такое генеративные модели ? Проще говоря, они представляют собой класс неконтролируемых моделей машинного обучения,..
Преобразование исследовательских работ по глубокому обучению в полезный код
Если глубокое обучение - это суперсила, то превращение теорий из бумаги в пригодный для использования код - это сверхдержава. Зачем мне учиться реализовывать исследовательские работы по машинному обучению? Как я уже сказал, возможность преобразовать бумагу в код - определенно сверхдержава, особенно в такой области, как машинное обучение, которое с каждым днем ​​развивается все быстрее и быстрее. Большинство исследовательских работ исходят от людей из гигантских технологических..
Arvato Bertelsmann Анализ клиентов
Введение В этом проекте были проанализированы демографические данные клиентов компании по продаже товаров по почте в Германии и сопоставлены с демографической информацией для населения в целом. Данные предоставила Bertelsmann Arvato Analytics. Сегментация клиентов использовалась для выявления тех групп населения, которые лучше всего описывают основную клиентскую базу компании. Во второй части анализа набор данных с демографической информацией для целей маркетинговой кампании..