Публикации по теме 'machine-learning'
Мое резюме рецептов машинного обучения с Джошем Гордоном: визуализация деревьев решений (часть 1 + часть…
Дружелюбное введение в машинное обучение и фрагмент кода для визуализации дерева решений, демистифицирующего черный ящик.
В этом посте я хотел бы поделиться своим резюме после просмотра № 1 Hello World и № 2 Визуализация дерева решений в серии Рецепты машинного обучения с Джошем Гордоном от Google Developers , оба из которых являются отличными материалами для разработчиков и не-разработчики, которые хотят начать работу с базовым машинным обучением. На самом деле, серия видео..
Какая политическая партия, по прогнозам AI, выиграет президентскую гонку 2024 года?
В своем предыдущем посте я обсуждал, как машинное обучение может предсказывать, какой кандидат в президенты победит на президентских выборах 2020 года, а также обнаруживать любые аномалии голосования, такие как экспоненциальный рост голосов на выборах 2020 года по сравнению с предыдущими выборами. Ссылку на мой предыдущий пост можно найти здесь: https://medium.com/ai-in-plain-english/what-candidate-did-random-forest-predict-would-win-the-2020-presidential -выборы-2250176a1ba1»
В этом..
Типы ML-систем
Первое приложение машинного обучения, которое действительно стало массовым, улучшив жизнь сотен миллионов людей, захватило мир еще в 1990-х годах: это был спам-фильтр .
За ним последовали сотни приложений машинного обучения, которые теперь бесшумно работают с сотнями продуктов и функций, которые вы регулярно используете, от лучших рекомендаций до голосового поиска.
Машинное обучение — это наука (и искусство) программирования компьютеров, чтобы они могли учиться на данных без явного..
«Данные, данные везде…»: использование IBM Watson Studio для частных данных с помощью федеративного обучения
Написано Яиром Шиффом и Джимом Райнессом
Процитирую (неверно) строчку из знаменитой поэмы о моряке, брошенном на плот посреди океана информации:
«Данные, данные везде,
Ни в коем случае не использовать их.
Организации все чаще обращаются к машинному обучению и искусственному интеллекту, чтобы облегчить и принять важные бизнес-решения в отношении конфиденциальных данных. Однако, хотя возможности этих моделей неуклонно возрастали, потребность в защите определенных личных..
Взгляд в будущее: растущий спрос на ИИ, Python, науку о данных и машинное обучение…
В сегодняшнюю цифровую эпоху быстро меняющийся ландшафт технологий привел к увеличению спроса на профессионалов с передовыми знаниями в новых дисциплинах. Среди этих дисциплин искусственный интеллект (ИИ), Python, наука о данных и машинное обучение стали самыми востребованными навыками в ИТ-индустрии.
В технологическом секторе искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых актуальных тем, поскольку предприятия и частные лица стремятся использовать возможности данных и аналитики..
Контролируемый алгоритм в машинном обучении
Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором для обучения машине требуется внешний контроль. Модели контролируемого обучения обучаются с использованием помеченного набора данных. После завершения обучения и обработки модель тестируется путем предоставления выборки тестовых данных, чтобы проверить, предсказывает ли она правильный результат.
Целью обучения с учителем является сопоставление входных данных с выходными данными. Обучение под наблюдением основано на контроле, и..
GPT-3: хорошее, плохое и уродливое
"Мнение"
GPT-3: хорошее, плохое и уродливое
Изменит ли большие языковые модели способ разработки приложений НЛП?
Если вы следите за последними новостями об искусственном интеллекте, вы, вероятно, встречали несколько потрясающих приложений последней версии Language Model (LM), выпущенной OpenAI: GPT-3 . Приложения, которые эта LM может подпитывать, могут варьироваться от ответов на вопросы до генерации кода Python . Список вариантов использования растет с каждым днем...
