Свързани публикации 'machine-learning'
Работа с Hebbian Learning част 2 (машинно обучение)
Моделиране и контрактивност на невронно-синаптичните мрежи с Hebbian Learning (arXiv)
Автор: Вероника Ченторино , Франческо Було , Джовани Русо
Резюме: Този документ се занимава с моделирането и анализа на два от най-често използваните повтарящи се модели на невронни мрежи (т.е. невронна мрежа на Хопфийлд и невронна мрежа със скорост на задействане) с динамични повтарящи се връзки, подложени на правила за обучение на Hebbian . За да уловим синаптичната рядкост на невронните..
Как да обедините речници в Python
Три стратегии за консолидиране на речници
Обединяването на данни - често наричано операция за обединение - е често срещана задача в програмирането. Когато става въпрос за обединяване на речници, има множество стратегии, от които можете да избирате.
В тази статия ще опишем подробно три различни стратегии, едната от които е съвсем нова във версия 3.9 и определено най-лесната от трите. Всяка стратегия има своите плюсове и минуси; до края на тази статия ще можете да вземете обосновано..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon, Netflix използва двигател за препоръки.
Какво представляват двигателите за препоръки?
Система за препоръчване на най-подходящия елемент за потребителя чрез филтриране на данните с помощта на различни алгоритми.
Забележка: Recommender System препоръчва съответните артикули на потребителя..
Анализ на настроението с помощта на логистична регресия и наивен Бейс
Нека сравним кой алгоритъм е по-добър за класифициране на туитовете въз основа на техните чувства.
Наблюдаван ML
При контролираното машинно обучение обикновено имате вход X, който влиза във вашата функция за прогнозиране, за да получите вашето Y^. След това можете да сравните прогнозата си с истинската стойност Y . Това ви дава вашите разходи, които използвате за актуализиране на параметрите θ .
Но какво е анализ на настроението?
Настроения анализ (известен също като..
Нови тенденции в AI и спорта
Изкуственият интелект е авангардна технология, която дава възможност на машините да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект, като вземане на решения, разпознаване на реч и визуално възприятие. Той оказа влияние върху различни индустрии от последните няколко години и спортната индустрия не е изключение. Може да се приложи в почти всички области на спорта от прогнозиране на плана на играта до обучение на играчите и подпомагане при спечелването на играта.
Ето някои..
Оцветяване на графика Sudoku с Neo4j
Бях щастлив да видя, че скорошна версия на графичните алгоритми Neo4j съдържа алгоритъма за оцветяване K-1 . Този алгоритъм се опитва да присвои цветове на възлите на графика по такъв начин, че съседните възли да са с различни цветове.
Един от любимите ми пъзели, Судоку , може да бъде представен като задача за оцветяване на графика. Ако не сте запознати с пъзела, ви се дава решетка 9x9 с някои попълнени цифри. Завършвате пъзела, като попълвате празните квадратчета, така че всеки ред..
Как преподавате физика на модели за машинно обучение?
Хибридни анализи: Комбиниране на най-доброто от два свята
В другите си публикации съм обхванал теми като: Машинно обучение за откриване на аномалии и мониторинг на състоянието , как машинното обучение може да се използва за оптимизиране на производството , както и как да се избегнат често срещаните клопки на машинното обучение за времеви серии прогнозиране .
Но знаете ли, че можете също да комбинирате машинно обучение и базирано на физика моделиране? Тук ще опиша как може да се..
Нови материали
10 умопомрачителни C# хакове
Здравейте! Като страстен разработчик на C#, аз винаги съм търсил начини да подобря уменията си за кодиране. Вълнувам се да споделя с вас някои умопомрачителни хакове и прозрения, които ми..
Electron с база данни Sqlite3
Electron е рамка за изграждане на междуплатформени настолни приложения с HTML, CSS JavaScript. Electron е написан на C++, Javascript, Objective C, Python и т.н. Днес Electron е супер готин и..
Системи за препоръчване в машинното обучение
Какво представляват двигателите за препоръки?
Това е най-мощното и полезно приложение на технологията за машинно обучение в бизнеса. Тези дни. Днес всеки голям гигант като Google, Amazon,..
Топ 5 Python IDE / текстови редактори
Какви IDE на Python трябва да гледам?
1. Pycharm
Традиционният пълноценен редактор за Python от JetBrains.
PyCharm предоставя широк набор от основни инструменти, тясно интегрирани за..
Извличане на данни от API — част 2
Научете как можете да филтрирате филми въз основа на различни категории.
Моля, вижте предишния урок (Част 1) : Как да извличам данни от истински API — React / JS..
Как да предотвратите влизането на някой от вашата кодова база
// TLDR
TypeScript добавя статично въвеждане към JavaScript, улавяйки грешки като препращане към променливи извън обхвата или извикване на функции с грешни аргументи. Той е несъвършен и има..
Анализ на настроението с помощта на логистична регресия и наивен Бейс
Нека сравним кой алгоритъм е по-добър за класифициране на туитовете въз основа на техните чувства.
Наблюдаван ML
При контролираното машинно обучение обикновено имате вход X, който влиза във..