Публикации по теме 'learning'


Откройте для себя секреты интеллектуальных данных: руководство для начинающих по машинному обучению с помощью Python
Введение в машинное обучение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые могут улучшить свою производительность при выполнении задачи, изучая данные, а не запрограммировав явные правила. Другими словами, алгоритмы машинного обучения автоматизируют принятие решений, строя модели на основе данных, которые могут делать прогнозы или классифицировать новые примеры.
Компромисс между смещением и дисперсией машинного обучения
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет машинам выполнять анализ данных и делать прогнозы. Однако, если модель машинного обучения неточна, она может делать ошибки прогнозирования, и эти ошибки прогнозирования обычно известны как предвзятость и дисперсия. В машинном обучении эти ошибки всегда будут присутствовать, поскольку всегда есть небольшая разница между прогнозами модели и фактическими прогнозами. Ошибки машинного обучения: В машинном обучении..
Шесть месяцев интенсивной программы обучения науке о данных  — «Во что я теперь верю?
Для всего есть история, чтобы рассказать. Для меня тоже самое было . « Цель состоит не в том, чтобы быть лучше, чем другие люди, а в том, чтобы быть лучше себя прежнего».   — «Далай-лама». Заявление « почему » Часто на нашем пути профессиональной жизни мы подходим к моменту, когда самосовершенствование становится неотъемлемой частью нашего самосовершенствования. Возможно, мы уже добились больших успехов в соответствующих областях, но разум начинает просить больше..
Начните свое путешествие в области прикладной науки о данных и машинного обучения с этой схемы — Часть I.
Вы заинтересованы в карьере в области прикладной науки о данных и машинного обучения? Тогда эта статья для вас. «Мне интересно изучать науку о данных и машинное обучение, но с чего мне начать?» — это один из самых распространенных…
Как использовать силу сообщества, чтобы учиться быстрее
Сообщество - самая мощная сила онлайн-обучения. Это причина того, что МООК имеют ограниченное влияние, а сплоченные сообщества, такие как fast.ai , неизменно дают невероятные результаты. Несмотря на мое нынешнее понимание роли сообщества, так было не всегда. И, конечно же, я не специалист в этом вопросе. Поэтому я решил обратиться к лидерам сообщества, людям, которыми я восхищаюсь, и поделиться их мнениями. Они делятся отличными советами о том, как извлечь максимальную пользу из..
10 алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый инженер ML
Машинное обучение (МО) — это быстро развивающаяся область с широким спектром приложений. Инженеры ML отвечают за разработку и внедрение моделей ML, которые могут решать реальные проблемы. Чтобы добиться успеха в качестве инженера ML, важно хорошо понимать основные алгоритмы машинного обучения. В этом сообщении блога мы обсудим 10 наиболее важных алгоритмов машинного обучения, которые должен знать каждый инженер ML. 1. Линейная регрессия Линейная регрессия — это простой..
Как я начал и закончил курс машинного обучения в Стэнфордском онлайн-университете на Coursera
Привет, где бы вы ни были, меня зовут Энок, и я очень рад, что прошел курс машинного обучения в Стэнфорде через Coursera после 15 месяцев напряженной работы, самоотверженности и непоследовательности. Это был долгий путь, и я не могу не испытывать чувство гордости и удовлетворения за то, что добрался до финиша. При этом давайте перейдем к повестке дня статьи. О Курсере Coursera — это ведущая платформа онлайн-обучения, которая предлагает различные курсы для учащихся по всему миру...