Публикации по теме 'machine-learning'
Варианты использования машинного обучения в здравоохранении
Отрасль здравоохранения — одна из самых быстрорастущих, постоянно развивающихся отраслей, потребляющая более 10% ВВП большинства развитых стран. Индустрия здравоохранения, также называемая экономикой здравоохранения, включает в себя секторы экономики, которые предоставляют ресурсы для лечения и наблюдения за пациентами. Он играет жизненно важную роль в благополучии человека в частности и общества в целом.
Машинное обучение может стать наиболее многообещающим и интеллектуальным..
Reel VS Real: алгоритмы машинного обучения, часть 3
Алгоритмы машинного обучения, используемые для обнаружения поддельных новостей
Привет, народ!! В прошлых блогах мы разобрались с тремя алгоритмами машинного обучения. В этом блоге мы изучим еще один алгоритм под названием «Машина опорных векторов».
Машины опорных векторов (SVM) — это алгоритм машинного обучения, который можно использовать для задач классификации. Цель SVM — найти границу, называемую гиперплоскостью, которая как можно лучше разделяет различные классы точек данных...
Использование машинного обучения для определения языка
В последнее время широкий спектр человеческих секторов (например, инженерия, образование, здравоохранение, финансы, СМИ и т. д.) проявили большой интерес к машинному обучению. Привлекательность машинного обучения во многом объясняется его способностью принимать решения без вмешательства человека.
Одной из распространенных задач машинного обучения является НЛП, и сегодня мы создадим модель, обученную получать текстовый ввод, а затем предсказывать, на каком языке он написан. Метод..
Тимоти Ллойд, директор по развитию бизнеса квантового рока, приезжает в Сингапур
Тимоти Ллойд, директор по развитию бизнеса Quantumrock, будет находиться в Сингапуре с 20 по 24 июня.
О квантовом роке
Quantrock — это компания, занимающаяся технологиями AI Asset Tech, отличающаяся инновационной платформой AI, которая используется для быстрого анализа больших объемов рыночных данных и выявления закономерностей и возможностей для альфа-генерации, упакованных для клиентов в стратегии альфа-генерации, которые улучшают их средства или портфели, поэтому -так называемые..
t-распределенное стохастическое встраивание соседей (t-SNE)
t-SNE ( t-distributed Stochastic Neighbor Embedding ) – популярный метод уменьшения размерности, используемый в машинном обучении и визуализации данных. Он особенно эффективен при преобразовании многомерных данных в низкоразмерное пространство при сохранении локальной структуры и взаимосвязей между точками данных. Вот краткое объяснение t-SNE:
Обзор t-SNE:
t-SNE обычно используется для визуализации сложных наборов данных в двух или трех измерениях, что упрощает понимание и..
Понимание дисперсии данных: идеи для принятия обоснованных решений в науке о данных
Введение
Разброс данных, также известный как изменчивость или разброс, является важным понятием в статистике, которое измеряет степень, в которой точки данных отклоняются от центральной тенденции. Он дает ценную информацию о диапазоне и распределении значений в наборе данных, что делает его важным аспектом анализа данных в различных областях, включая науку о данных. В этом блоге мы рассмотрим значение дисперсии данных в науке о данных на реальных и числовых примерах и поймем ее влияние..
Нет модуля с именем «azureml.api».
При работе со сценариями Python, использующими службы машинного обучения Azure, вы сталкиваетесь с этой ошибкой при попытке запустить любые файлы Python, содержащие одну из следующих ссылок в качестве префикса в операторах импорта:
лазурь* азуремл*
Например, ниже файл python ссылается на пакеты «azureml»:
из azureml.api.schema.dataTypes импортировать типы данных
из azureml.api.schema.sampleDefinition импортировать SampleDefinition
из импорта azureml.api.realtime.services..
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..