Как избежать ловушек машинного обучения: руководство для начинающих исследователей и практиков машинного обучения В этом посте вы найдете список частых ошибок, совершаемых при использовании методов машинного обучения, а также то, что вы можете сделать, чтобы их избежать. Первоначально он обсуждается в [1]. Прежде чем вы начнете создавать модели Уделите время изучению своих данных Убедитесь, что данные поступают из надежных источников Не думайте, что, поскольку набор данных..

Два очень популярных модных слова в нынешнюю эпоху - это искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML). Искусственный интеллект: ИИ основан на алгоритмах и понимании проблемы. Машинное обучение. Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта, основанная на по алгоритмам и данным. Вот несколько важных функций искусственного интеллекта: 1. Решение проблем и обучение на основе заданного набора данных. 2. Распознавание речи. 3. Решение проблем. 4...

Расширьте возможности своего обучения с помощью данных SERP Это часть серии блогов по внедрению искусственного интеллекта. Если вас интересует предыстория этой истории или ее развитие: На предыдущих неделях мы изучали, как создать настраиваемый элемент управления процессом обучения для автоматического обучения. На этой неделе мы поговорим о расширении возможностей вашего обучения с помощью данных SERP и об автоматическом тестировании обученных моделей. Как очистить Google..

Многие недавние достижения в области ИИ связаны с большими нейронными сетями, однако их обучение является сложной задачей. Это связано с тем, что для выполнения одного синхронизированного вычисления требуется координация кластера графических процессоров. По мере роста размеров кластеров и моделей специалисты по машинному обучению разработали больше методов для распараллеливания обучения моделей на многих графических процессорах. Поначалу эти методы могут показаться сложными для..

Этап исследования и экспериментирования — это стандартный этап разработки любого решения для машинного обучения. Как разработчик модели, вы тратите значительную часть своего времени на изучение различных алгоритмов, сбор и обработку данных, настройку гиперпараметров и т. д. В ходе этого процесса вы можете добавить новые данные в свою модель. исходный набор данных, а также попробовать различные алгоритмы или несколько раз изменить гиперпараметры одного и того же алгоритма. Вы можете..