Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Урок 27 — Введение в неконтролируемое обучение и алгоритмы кластеризации (интуиция)
На этом уроке мы познакомимся с обучением без учителя, типом машинного обучения, целью которого является обнаружение скрытых шаблонов и структур в данных без использования помеченных примеров, а также с алгоритмами кластеризации, общим классом методов обучения без учителя, которые группируют точки данных на основе их сходство. Мы построим интуицию вокруг ключевых концепций и компонентов неконтролируемого обучения и алгоритмов кластеризации.
Обучение без учителя отличается от обучения..
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 означает кластеризацию с помощью Dask (фильтры изображений для изображений кошек)
Применение фильтров к изображениям - не новая концепция. Делаем снимок, вносим в него несколько изменений, и теперь он выглядит круче. Но при чем здесь искусственный интеллект? Давайте попробуем забавное использование неконтролируемого машинного обучения с кластеризацией K-средств в Python.
Я уже писал о кластеризации K-средних , поэтому предполагаю, что на этот раз вы знакомы с алгоритмом. Если нет, то это углубленное введение, которое я написал .
А еще я пробовал свои силы..
Неконтролируемое обучение в Python: проект (часть I)
В этой статье я сделаю проект на Python о темах обучения без присмотра, которыми я ранее делился теоретической информацией и приложениями с R в сериях. Это будет подробный проект неконтролируемого обучения с набором данных Рак груди, Висконсин из репозитория машинного обучения UCI, который я использовал в статьях, в которых делился теоретической информацией.
Для блокнота Jupyter вы можете увидеть этот репозиторий Github .
Начнем с импорта данных:
import pandas as pd
url =..
Посмотрите, кто говорит
Алгоритм спектрального обучения для разделения речи
Я ничего не знаю об обучении слепых науке. Даже мой самый ранний курс по решению проблем начинается с шага 1: прочтите проблему; Шаг 2: Нарисуйте картину ситуации — оба начальных шага неразрывно связаны со зрением. Я исчерпал количество маркеров и метров мела, создавая сложные диаграммы на доске, и активно использую проекторы в классах для анимации и презентаций. Целые курсы биологии требуют, чтобы студенты запоминали изображения,..
Учебное пособие по науке о данных: обучение с учителем и обучение без учителя
В последние годы интерес к машинному обучению растет. Машинное обучение можно разделить на три структуры в зависимости от методов обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. В этой статье мы объясним разницу между обучением с учителем и обучением без учителя, рассмотрев реальный код с использованием набора данных Iris, часто используемого в учебных пособиях.
В этой статье мы узнаем
Как тренировать ИИ Зверя🚀
Люди из других областей, кроме ИИ, продолжают спрашивать меня, как вы позволяете своей модели ИИ распознавать только те вещи, которые вы показали ей на обучении? Как это делается на самом деле?
Так что я подумал, почему бы не написать небольшую статью об этом🤷🏻♂️… и вот я😎…!
Тщательная подготовка любой модели глубокого обучения является основной частью каждого конвейера искусственного интеллекта. Для подготовки моделей искусственного интеллекта у нас есть два важных метода, которые..
