Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Машинное обучение — В чем разница между обучением с учителем и обучением без учителя?
Машинное обучение — это захватывающая область, которая позволяет машине учиться без явного программирования, но через опыт!
Существует два основных типа методов машинного обучения: контролируемое и неконтролируемое обучение .
Давайте возьмем очень простой пример, но, на мой взгляд, очень эффективный: Дети! Да! Все когда-то были детьми и/или общались с ними.
Представьте себе комнату, полную игрушек, и в эту комнату входит ребенок, который никогда не был там раньше и никогда не..
Примечания к быстрой редакции: K означает кластеризацию
Это серия быстрых и четких учебных заметок, которые можно использовать в качестве шпаргалки перед собеседованием или при работе с новым алгоритмом.
Если мы ничего не знаем о наших данных, кроме самих данных, т. е. в наборе данных не определены метки, кластеризация K-средних может помочь нам разобраться в этом.
Постановка проблемы : нас наняла компания FishBowl, приложение, которое предоставляет анонимный форум и сообщество для проверенных сотрудников для обсуждения проблем. Они..
[01] Мои учебные заметки о практическом обучении без учителя с использованием Python
Фон
Поскольку я пытаюсь подать заявку на работу специалиста по данным, я недавно присоединился к программе Udacity «Стать специалистом по данным в области нанотехнологий».
Для первого проекта мне нужно проанализировать набор данных и поделиться своим анализом на Medium.
Начиная
Я решил использовать этот шанс, чтобы поделиться тем, что я узнал из этой удивительной книги. (Настоятельно рекомендуется!)
Практическое обучение без учителя с использованием..
Введение в машинное обучение
Началась эра машин и роботов. Люди думают, что машины и роботы должны быть запрограммированы, прежде чем они будут следовать их указаниям. Но что, если машины начнут учиться самостоятельно? Именно тогда на сцену выходит машинное обучение (ML).
По сути, машинное обучение (ML) дает машинам возможность выполнять задачи, которые до сих пор считались выполняемыми исключительно людьми. Это подполе искусственного интеллекта (ИИ), которое позволяет машинам обучаться и делать прогнозы на основе..
Парадигмы машинного обучения
Обзор 3 наиболее важных парадигм машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением
Существует множество парадигм машинного обучения. Три наиболее важные парадигмы:
Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение
Все, что вам нужно знать о машинном обучении за 3 минуты
Машинное обучение
Машинное обучение или также ML — это разновидность искусственного интеллекта (если вы не знаете, что такое искусственный интеллект, вы можете прочитать мои статьи: «Искусственный интеллект (ИИ) «)
ML — это исследование компьютерных алгоритмов, которые со временем совершенствуются сами по себе. Изучение и создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы относительно данных, изучаются в машинном обучении.
Отдел машинного обучения..
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта (ИИ), точность которого постепенно повышается за счет использования данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся. Почему мы используем алгоритмы машинного обучения? По мере увеличения количества функций прослеживаемость этих функций и их адаптируемость к некоторым проблемам могут оказаться невозможными. Вот почему мы используем алгоритмы машинного обучения.
Существуют разные типы машинного обучения.
Обучение с..
