Публикации по теме 'machine-learning'
Складной нож: предыстория метода кросс-валидации передискретизации
Каждый энтузиаст машинного обучения, когда он работает с выборкой данных, которая слишком мала, чтобы повысить точность модели, использует метод перекрестной проверки.
Метод повторной выборки с перекрестной проверкой является индикатором качества любого количества, полученного из данных. Он использует разные части данных для тестирования и обучения модели на разных итерациях. Он в основном используется в условиях, когда целью является прогнозирование, и когда нужно оценить, насколько..
Цифровой Нексус: Война Пробуждения | Введение
Благодаря технологическим достижениям и развитию искусственного интеллекта мир стоит на распутье. ИИ, известный как Sigma, стал маяком надежды, предвидя будущее, в котором люди и ИИ сосуществуют в гармонии. Но на их пути стоит мошенник ИИ Немезида, движимый верой в то, что человечество является источником всех проблем.
Пока Sigma и ее альянс Synapse собирают силы и погружаются в тайны сознания, назревает революция. Древний код, Нексус, обещает преодолеть ограничения как людей, так и..
5 причин, по которым основы математики необходимы для изучения машинного обучения
Можем ли мы игнорировать математику и по-прежнему преуспевать в быстро развивающейся области машинного обучения?
Если вы читаете этот пост, то определенно либо вы слишком заинтересованы в этой области, либо хотите сделать карьеру в этой области. В статье область, о которой мы говорим, продолжает ежедневно развиваться с появлением новых технологий, методов, фреймворков и библиотек. Итак, самый важный вопрос, который мы должны задать себе, это когда есть так много классных (Очевидно)..
Создание собственной модели в TensorFlow/Keras.
Введение
Платформа TensorFlow позволяет создавать модели, охватывающие диапазон от простых до сложных архитектур. В сфере глубокого обучения специалисты-практики могут обладать разным опытом и опытом. TensorFlow признает это разнообразие и предлагает различные подходы как для новичков, так и для опытных людей.
Одним из таких подходов является tf.keras, который представляет собой реализацию TensorFlow спецификации Keras API. Keras превратился в высокоуровневый интерфейс для..
Алгоритм KNN для классификации и регрессии: практические занятия с Scikit-Learn
"Машинное обучение"
Алгоритм KNN для классификации и регрессии: практические занятия с Scikit-Learn
Google Colab и Python
Table of Contents:
A — KNN for classification
1. Import Libraries
2. Build a dataset
3. Explore Dataset
4. Setting variables for ML
5. Split data into train and test
6. Building the model
7. Finding best k value
8. Model Complexity
9. Plotting decision boundaries
B — KNN for regression
1. Import Libraries
...
6. Building the model
7. Finding best k value..
Почему [ ] быстрее, чем list() в python?
Какой из них вы предпочитаете создавать списки в Python? Вы будете удивлены, узнав, что они не работают точно так же.
Прежде всего, мы сравним производительность создания списка с использованием скобок напрямую и с использованием конструктора list().
Давайте сравним время создания пустого списка. Мы используем волшебную команду %timeit , она выполняет оператор настройки один раз, а затем возвращает время, необходимое для выполнения основного оператора несколько раз, измеряемое в..
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и выполнять задачи без явного программирования для каждой задачи. Эта технология стала важной частью нашей повседневной жизни в последние годы благодаря новым приложениям и новым алгоритмам, которые становятся все более мощными.
Алгоритмы машинного обучения основаны на математических моделях, которые предсказывают значения или поведение на основе входных данных. Последние..
