Публикации по теме 'machine-learning'
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по мере накопления опыта. Он рассматривается как разновидность искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения создают математическую модель на основе выборочных данных, известных как обучающие данные , для того, чтобы делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными на..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение:
Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и фактическим выходом, что позволяет нам количественно оценить производительность модели и повысить ее точность. Различные функции потерь используются в зависимости от типа решаемой проблемы и анализируемых данных, и их необходимо тщательно выбирать, чтобы гарантировать, что они отражают конкретные..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших компьютерных технологий. Родители также могут развивать художественные таланты своих детей-подростков и учиться помогать им справляться с эмоциональными вспышками.
Создайте свою собственную детскую книжку с картинками — подростки пишут
Сб, 1 апреля 2023 г. с 15:00 до 16:30.
Присоединяйтесь..
Примеры использования машинного обучения в здравоохранении
Сектор здравоохранения создает огромное количество данных, которые используются для машинного обучения.
Алгоритм машинного обучения находит закономерности на основе данных, предоставленных сектором здравоохранения. Он помогает предоставить наиболее точное лекарство для пациента.
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ:-
Есть много вариантов использования, и многие из них находятся в стадии исследования.
Вот несколько вариантов использования, которые мы собираемся..
Как повысить надежность модели ИИ на «последней миле»
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) быстро стали ключевыми факторами трансформации бизнеса. Они могут улучшить операции, сократить расходы, повысить качество обслуживания клиентов и стимулировать рост доходов.
Однако последние инновации в машинном обучении и искусственном интеллекте ясно показали одну вещь: ИИ не работает изолированно.
Как создатели ИИ, мы должны понимать, что новые модели машинного обучения влияют на людей, процессы и другие технологии, особенно..
Как ИИ помогает нам найти то, что мы ищем
Сила больших языковых моделей и ИИ для выявления невидимой связи между нами и нашими желаниями
«То, что вы ищете, ищет вас» — Руми
Искать и быть разыскиваемым: путь ИИ
Нам часто говорят, что мы становимся теми, кем должны были быть, и чаще всего нам трудно принять эту истину. Это заманчивая мысль — мысль о том, что то, к чему мы тоскуем, может тосковать и по нам. И все же, справедливо ли это утверждение в эпоху искусственного интеллекта и машинного обучения? Ответ может вас..
Как нужно и НЕ изучать машинное обучение!
«Решить, чего не делать, так же важно, как решить, что делать». - Стиву Джобсу , умершему в 2011 году, сегодня исполнилось бы 64 года.
Итак, после долгого анализа и понимания, я решил написать что-нибудь стоящее о Как изучать машинное обучение и как НЕ изучать машинное обучение. . Я постараюсь сделать этот блог максимально простым и объяснить, что такое машинное обучение для новичков. Давайте сразу перейдем к содержанию!
Оглавление:
Вступление. Мотивация. Почему..
Новые материалы
API следующего поколения: gRPC n Javascript
gRPC - быстро развивающаяся технология, которая потенциально может заменить протокол HTTP. Это быстрее, чем традиционные HTTP-вызовы, потому что он отправляет данные в двоичном формате, а не в..
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне
Аудитория
Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..
Изучайте Java (Урок 2: Комментарии)
Как и зачем использовать комментарии в java с примерами
Введение:
Комментарии — это строки текста в программе Java, которые игнорируются компилятором и используются для добавления..
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода
Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов!
GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..