Публикации по теме 'machine-learning'
Mood Balancer Project Билли Гарета
Последний блог здесь для проекта Mood Balancer от Billy Gareth
Это проект классификации изображений, который оценивает уровень концентрации человека и классифицирует его как поглощенного (сильно сосредоточенного) или рассеянного
Контейнер среды используется в курсе Института глубокого обучения NVIDIA Начало работы с ИИ на Jetson Nano и должен запускаться на NVIDIA Jetson Nano. Этот проект является приложением Jetson AI Fundamentals и программы сертификации Jetson AI. Я..
Введение в деревья решений с помощью Python и scikit-learn
Полное руководство для получения интуитивного понимания, а также математического понимания деревьев решений для реализации вашей первой модели с помощью scikit-learn на Python.
Деревья решений - это мощная группа контролируемых моделей машинного обучения, которые можно использовать как для классификации, так и для регрессии. С появлением библиотеки XGBoost деревья решений стали одной из моделей машинного обучения, обеспечивающих наилучшие результаты на соревнованиях.
Эта модель..
«Купи мне этот образ»: подход к рекомендации похожих модных товаров
Рекомендации по моде
«Купи мне этот образ»: подход к рекомендации похожих модных товаров
Реализация исследовательской работы
«Ключевым моментом является то, что клиент уходит, думая: «Вау, мне нравится иметь с ними дело, и я хочу рассказать другим о своем опыте». — Шеп Хайкен.
Недавнее распространение многочисленных модных платформ электронной коммерции привело к всплеску онлайн-покупок модных товаров. Мода является доминирующим аспектом в розничных онлайн-продажах...
Схема интервью с искусственным интеллектом: раскрыты 12 секретов глубокого обучения!
Раскрываем секреты интервью с искусственным интеллектом! Продвигайтесь вперед, ответив на эти 12 вопросов о глубоком обучении, которые нельзя пропустить. От пакетной нормализации до генераторов данных — все это здесь, и начинается ваша история успеха.
Введение
Всем привет! Сегодня я вернусь к теме, которая не нова, но всегда в тренде . Какие частые вопросы задают во время собеседования на инженера по искусственному интеллекту? Не все собеседования затрагивают все эти вопросы,..
Полное руководство по выбору функций в машинном обучении
Понимание оберток, фильтров и встроенных методов с помощью Scikit-Learn
Выбор признаков является важным шагом в процессе машинного обучения, поскольку производительность и точность алгоритмов в значительной степени зависят от качества и релевантности используемых входных признаков. Тщательно выбирая наиболее полезные и значимые функции для данной задачи, мы можем улучшить производительность модели, уменьшить переоснащение и повысить интерпретируемость.
Существует три часто..
Дорожная карта Data Scientist
Дорожная карта для специалиста по данным — это план, в котором изложены шаги и навыки, необходимые для достижения успеха в этой области. Эта дорожная карта может варьироваться в зависимости от целей и опыта человека, но есть некоторые ключевые компоненты, которые обычно включаются.
Образование . Для специалистов по обработке и анализу данных необходимы прочные знания в области математики, статистики и компьютерных наук. Это может включать получение степени в смежной области, такой как..
Освоение логистической регрессии-I: руководство для специалистов по данным
Что такое логистическая регрессия?
Логистическая регрессия — это статистический метод анализа набора данных, в котором есть одна зависимая переменная (также известная как результат, цель или переменная ответа), которая является категориальной. Целью логистической регрессии является построение модели, которая может делать прогнозы относительно вероятности того, что зависимая переменная находится в одной из ее категорий, на основе значений одной или нескольких независимых переменных..
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..