Публикации по теме 'unsupervised-learning'


Демистификация машинного обучения: увлекательное введение для начинающих
В современном быстро развивающемся мире термин «машинное обучение » стал модным словом, вызывающим любопытство и восхищение. Но что такое машинное обучение и как оно работает? Если вы когда-нибудь задумывались над этими вопросами, вы пришли в нужное место. В этом посте мы отправимся в захватывающее путешествие в увлекательный мир машинного обучения, демистифицируя его концепции и предоставляя вводную информацию для начинающих. Раскрытие основ Машинное обучение, новаторская..
Машинное обучение и его виды
Машинное обучение и его виды Что такое машинное обучение? Машинное обучение, подобласть искусственного интеллекта (ИИ), включает в себя разработку и использование методов, которые могут учиться на данных для повышения производительности при выполнении различных задач. Эти методы, также известные как алгоритмы машинного обучения, используют обучающие данные для построения модели, которая позволяет им принимать решения или делать прогнозы без явного программирования для этого...
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..
Основы машинного обучения
Машинное обучение — это научная область исследований, которая занимается разработкой различных алгоритмов и методов, позволяющих компьютерам обучаться подобно людям[1]. Итак, как же протекает процесс обучения людей, которым компьютеры пытаются подражать? Несомненно, чтобы правильно понять, как учатся компьютеры, необходимо понять, как учатся люди. Для этого давайте вместе рассмотрим пример. Предположим, у нас есть таблица, подобная приведенной ниже, показывающая влияние объема двигателей..
Автоматическая маркировка текста для НЛП
С недавним взрывом социальных сетей, новостей, сообщений в блогах, онлайн-форумов и интернет-контента в целом ежедневно генерируются огромные объемы данных. Благодаря скорости, объему и разнообразию (3 по сравнению с большими данными) предприятия хотели бы использовать эти данные для получения прибыли, улучшения пользовательского опыта и принятия разумных решений. Текстовые данные — один из самых быстрорастущих типов данных в Интернете. Это привело к значительным изменениям в области..
Алгоритм K-ближайших соседей (KNN) для задач классификации
Теория K-ближайших соседей и реализация с помощью Scikit-Learn Ссылка на данные, использованные в этом уроке: Данные колледжа Ссылка на Полный блокнот В статистике k -алгоритм ближайшего соседа ( k -NN ) является непараметрическим Метод классификации , впервые разработанный Эвелин Фикс и Джозефом Ходжесом в 1951 году и позже расширенный Томасом Кавером . Используется для классификации и регрессии . В обоих случаях вход состоит из k ближайших обучающих..
Машинное обучение для непрограммистов простыми словами.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая включает в себя обучение компьютеров обучению на основе данных без явного программирования. В последние годы эта технология становится все более популярной, и ее приложения варьируются от обнаружения мошенничества до распознавания изображений и обработки естественного языка. Хотя машинное обучение часто ассоциируется с программистами и специалистами по данным, для непрограммистов также важно понимать основы этой технологии...