Публикации по теме 'data'
Алгоритмы машинного обучения
Контролируемое обучение
В машину подается известный набор данных, который включает в себя желаемые входные данные и выходы, и расчет должен определить стратегию, чтобы решить, как достичь этих ориентиров. Алгоритм различает закономерности в информации, учится на наблюдениях и формирует результаты.
Классификация. При классификации программа машинного обучения должна сделать вывод на основе известных значений и решить, к какой категории следует отнести новый объект. Например, при..
Введение в машинное обучение
Я сделал эту статью простой, в этой статье я упомянул все наиболее важные модели ml и простой обзор каждого алгоритма ml.
Охваченные ТЕМЫ:
1. что такое ML? или определение ML.
2. Некоторые варианты использования машинного обучения.
3. Типы алгоритмов машинного обучения.
4. Шаги, связанные с машинным обучением.
1. что такое ML? или определение машинного обучения.
Теоретическое определение. Машинное обучение - это область информатики, в которой используются..
Как развивается область вычислительной сложности, часть 1
Рандомизированная композиция и минимакс с малой погрешностью ( arXiv )
Автор: Шалев Бен-Давид , Эрик Блейс , Мика Гёёс , Гилберт Майстре
Аннотация: мы доказываем два результата о рандомизированной сложности запроса R(f). Во-первых, мы вводим линеаризованную меру сложности LR и показываем, что она удовлетворяет внутренней оптимальной теореме композиции: R(f ◦g) ≥ Ω(R(f)LR(g)) для всех частичных f и g, и, кроме того, LR является наибольшей возможной мерой с этим свойством...
Обнаружение инцидентов кибербезопасности с помощью машинного обучения
Примечание редактора. Васудха будет ведущим предстоящей конференции ODSC East 2019 , которая пройдет с 30 апреля по 3 мая в Бостоне! Ознакомьтесь с ее докладом «Обнаружение инцидентов кибербезопасности с помощью машинного обучения » здесь.
Утечки данных представляют собой растущую угрозу как для компаний, так и для потребителей. Для отдельных лиц нарушения могут привести к разглашению частной информации о потребителе, такой как номера кредитных карт и медицинские записи, а также..
Прогнозирование квалификации дохода: проект машинного обучения с использованием случайного леса.
В рамках моего проекта по машинному обучению я имел удовольствие работать над созданием модели для выплаты финансовой помощи. С этим бизнес-кейсом было очень весело работать, и я приятно провел время, разбираясь в проблеме, думая о том, как очистить данные, чтобы в конечном итоге дать отличный прогноз, и в целом действительно улучшает мой процесс обучения.
Полный код можно найти на моем гитхабе здесь .
Вот формулировка проблемы:
Цель: Определить уровень дохода, необходимый для..
Профилирование данных с помощью Python
Что такое профилирование данных?
Профилирование данных — это процесс изучения и анализа данных для получения представления об их структуре, качестве, полноте и других характеристиках. Он включает в себя использование различных методов и инструментов для сбора и анализа метаданных, статистики и шаблонов из набора данных, включая его размер, тип, диапазон, формат и отношения между его переменными.
Обычно профилирование данных включает в себя такие задачи, как идентификация типов..
Использование DataHub для разработки машинного обучения
За последнее десятилетие машинное обучение расширило наши возможности по созданию полезных идей на основе данных. Наряду с этим машинное обучение позволяет нам использовать наши данные для создания интеллектуальных автоматизированных инструментов. Будь то создание инструментов для выявления мошеннических транзакций или создание больших языковых моделей для инструментов NLP, DataHub дает вам гибкость для ускорения вашего рабочего процесса.
Ведущий специалист по машинному обучению..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..