По словам Эндрю Н.Г., «Искусственный интеллект - это новое электричество». Рост в области искусственного интеллекта и машинного обучения за последние два года невероятен. В этом быстро меняющемся мире потребность в улучшении, чтобы конкурировать с конкурентами, сохраняется постоянно. Нельзя игнорировать потребность в улучшении продукта или услуги. Машинное обучение (ML) обеспечивает это улучшение при правильном и эффективном использовании. В этом блоге я расскажу о типах..

Добро пожаловать на вторую ступеньку контролируемого машинного обучения. Опять же, эта глава разделена на две части. Часть 1 (эта) обсуждает теорию, рабочие параметры и параметры настройки. Во второй части ( здесь ) мы беремся за небольшое упражнение по кодированию. Если вы не читали Наивного Байеса , я предлагаю вам прочитать его полностью здесь . 0. Введение Машина опорных векторов (SVM) - это дискриминантный классификатор, формально определяемый разделяющей..

Сатьябрата Саху, технический руководитель, Санрачана В нынешнем сценарии мы живем в эпоху алгоритмов. Netflix использует алгоритм для рекомендации видео. В Facebook есть алгоритм, который показывает сообщения и рекламные объявления, с которыми вы чаще всего взаимодействуете. Алгоритм Google приспосабливает другие результаты поиска к другим людям в соответствии с их предыдущим поиском. Amazon применяет алгоритм, чтобы давать рекомендации по вещам, которые мы недавно искали, чтобы..

Применение SVM в реальном мире Как мы видели, SVM зависят от алгоритмов обучения с учителем . Цель использования SVM — правильно классифицировать невидимые данные. SVM имеют ряд приложений в нескольких областях. Некоторые распространенные приложения SVM: Обнаружение лиц — SVMc классифицирует части изображения как лица и не лица и создает квадратную границу вокруг лица. Категоризация текста и гипертекста — SVM позволяют категоризировать текст и гипертекст как для индуктивных, так..