ҮЙЛЧИЛГЭЭ
Дело клиента
2020.7.3 Эта статья познакомит вас с фундаментальными концепциями в области машинного обучения. А конкретнее, мы обсудим основные концепции 9ти самых важных алгоритмов МО на сегодняшний день.
узнать больше
2023.7.19 Список алгоритмов машинного обучения можно продолжить: наивный Байес, SVM с ядром, метод k-ближайших соседей (k-NN) и т.д. У каждого из них имеется своя специфика и область применения.
узнать больше
Узнайте, что такое алгоритмы машинного обучения и как они работают. Ознакомьтесь с примерами методов, алгоритмов и вариантов применения машинного обучения.
узнать больше
2019.7.31 Алгоритмы машинного обучения превращают набор данных в модель. Какой алгоритм работает лучше всего (контролируемый, неконтролируемый, классификация, регрессия и т. д.), зависит от ...
узнать больше
2023.12.4 Алгоритмы машинного обучения – это математические формулы, которые используются для обучения моделей. Алгоритмы МО обнаруживают закономерности в данных, а затем делают выводы и
узнать больше
2023.11.29 Основные подходы к классификации алгоритмов машинного обучения Классификация – это процесс разделения объектов на отдельные классы, основанный на их характеристиках исходя из определенных правил.
узнать больше
2023.11.29 Существует множество принципов, используемых в алгоритмах машинного обучения. Некоторые из них включают в себя байесовский подход, деревья принятия решений, ансамбли моделей и искусственные нейронные сети.
узнать больше
2019.5.22 ектов, классификация объектов, сверточные нейронные сети, композиция алгоритмов машинного обучения. DOI: 10.14357/20790279190103 * Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ, проекты № 18-07-01384, 18-07-01387.
узнать больше
2017.3.20 Открытый курс машинного обучения. Тема 4. Линейные модели классификации и регрессии / Хабр. 111.27. Рейтинг. Open Data Science. Крупнейшее русскоязычное Data Science сообщество.
узнать больше
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ И ТЕХНОЛОГИИ. СБОР, ХРАНЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ УДК 004.85 Б01 10.24412/2782-2141-2022-2-22-52 Выбор алгоритмов машинного обучения для классификации текстовых документов
узнать больше
2020.12.29 Обычно алгоритмы машинного обучения разделяют на 4 категории. 1. Контролируемое обучение. Обучение алгоритмов контролируется разработчиком в процессе работы. Для этого он маркирует данные ...
узнать больше
2023.9.4 Изучение моделей машинного обучения (MLM): расскажем об основных моделях машинного обучения, их применении и видах. Поделимся, как выбрать модель машинного обучения.
узнать больше2023.7.19 Список алгоритмов машинного обучения можно продолжить: наивный Байес, SVM с ядром, метод k-ближайших соседей (k-NN) и т.д. У каждого из них имеется своя специфика и область применения.
узнать больше3 天之前 Определение машинного обучения. Машинное обучение (ML) — это направление искусственного интеллекта (ИИ), сосредоточенное на создании систем, которые обучаются и развиваются на основе ...
узнать больше
2017.7.23 Для запуска алгоритмов машинного обучения нам необходимо преобразовать текстовые файлы в числовые векторы функций. Мы будем использовать мешок слов модель для нашего
узнать больше
2023.11.19 Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объемы данных и находят в них закономерности и паттерны, которые затем можно использовать для прогнозирования, классификации или принятия решений.
узнать больше
2021.7.14 Методы контролируемых алгоритмов машинного обучения включают линейную и логистическую регрессию , многоклассовую классификацию , деревья решений и вспомогательные векторные машины . Для ...
узнать больше
2019.7.31 Существуют десятки алгоритмов машинного обучения, варьирующихся по сложности от линейной регрессии и логистической регрессии до глубоких нейронных сетей и ансамблей (так называют комбинации других моделей).
узнать больше
2022.2.10 10 лучших алгоритмов машинного обучения обновленный on 10 февраля 2022 By Мартин Андерсон ... тенденции и захватывающие заголовки разработки в области машинного обучения и связаны с ...
узнать больше
12 小时之前 Хочу представить вашему вниманию курс, который я недавно закончил писать на Степике - Алгоритмы Машинного обучения с нуля.На этом курсе вам предстоит реализовать на чистом Python (+ NumPy и
узнать больше
2018.9.7 Мы разработали систему с применением алгоритмов машинного обучения в медицине и нейросетей, которая помогает техникам расшифровывать УЗИ: она автоматически подсказывает, где удобнее будет измерять диаметр стенки ...
узнать больше
2022.7.13 Специалисты по обработке данных называют технологии, используемые для реализации машинного обучения, алгоритмами. Алгоритм — это серия пошаговых операций, обычно вычислений, которые ...
узнать больше
2018.11.1 Небольшая попытка разобраться Часть 4. KVM. Предисловие В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM: теоретическую составляющую SVM; как алгоритм работает на выборках, которые невозможно ...
узнать больше
Классификация по нескольким классам Задача контролируемого машинного обучения, которая прогнозирует распределение экземпляров данных по нескольким классам (категориям).На вход алгоритма классификации подается ...
узнать больше
Классификация алгоритмов машинного обучения основывается на разных критериях и предоставляет ценную информацию о том, какие задачи алгоритм может решать и каким образом он это делает.
узнать больше2020.7.8 В каждой задаче машинного обучения ставится вопрос оценки результатов моделей. Без введенных критериев, невозможно будет ни оценить “успешность” модели, ни сравнить между собой два различных алгоритма.
узнать больше
2023.11.17 Продолжаем рассказывать про основные понятия в области машинного обучения и искусственного интеллекта. В прошлой статье мы разобрали, как работает машинное обучение и почему его нельзя сравнивать с нейросетями.
узнать больше
2024.3.14 Классификация (машинное обучение) Классифика́ция — один из разделов машинного обучения, посвященный решению следующей задачи. Имеется множество объектов (ситуаций), разделённых ...
узнать больше2017.3.13 Реализация многих алгоритмов машинного обучения с нуля – репозиторий rushter. Полезно, например, посмотреть, как реализованы деревья решений и метод ближайших соседей;
узнать больше
Python sklearn включает в себя большое количество алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг, нейронные сети и многие другие.
узнать больше
2023.4.10 Данные являются центральным элементом любого приложения машинного обучения. В ML.NET данные представлены строкой объектов IDataView. Объекты представления данных: состоят из строк и столбцов ...
узнать больше
2013.11.25 Как исследовать алгоритм машинного обучения Системный подход, который вы можете использовать для исследования алгоритмов машинного обучения (прекрасно работает в сотрудничестве с шаблонным подходом ...
узнать большеузнать больше