машинное обучение

Поскольку машинное обучение (ML) продолжает проникать в различные отрасли, потребность в эффективной и доступной разработке моделей ML растет экспоненциально. AutoML, или Автоматизированное машинное обучение, становится важнейшим решением этой проблемы. AutoML нацелен на оптимизацию процесса применения машинного обучения путем автоматизации сложных итеративных задач, связанных с разработкой модели. В этой статье рассматривается концепция AutoML, ее компоненты, преимущества, проблемы и будущее

Машинное обучение находится на переднем крае технологических инноваций, его приложения охватывают все — от самоуправляемых автомобилей до персонализированных рекомендаций. Если вы хотите начать карьеру или продвинуться в области машинного обучения, успешное прохождение собеседований имеет решающее значение. Чтобы помочь вам эффективно подготовиться, мы составили список основных вопросов для собеседования по машинному обучению и их объяснений.  

Виртуальные выделенные серверы (VDS) уже давно зарекомендовали себя как надежная и доступная альтернатива физическим серверам. Благодаря своей гибкости, масштабируемости и экономичности, VDS стали идеальным решением для широкого спектра задач, от веб-хостинга и электронной коммерции до сложных вычислений и машинного обучения.   Но что ждет VDS в будущем? Какие технологии будут определять их развитие и как

Разработка мобильных приложений для бизнеса пользуется спросом на рынке. О функциях и особенностях разработки приложений можно узнать здесь. Стоит отметить, что особым спросом пользуется разработка приложений, которые предполагают внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения. Технологии заметно улучшают взаимодействие пользователя и системы и дают возможность включать в проект новые мощные функции.   Как машинное обучение делает

Компьютерное зрение является одной из самых прогрессивных и быстро развивающихся областей. По данным Grand View Research, размер мирового рынка компьютерного зрения в 2020 году оценивался в 11,32 миллиарда долларов, и ожидается, что совокупный годовой темп роста составит 7,3% в период с 2021 по 2028 год. Вариантов использования компьютерного зрения с поддержкой ИИ почти бесчисленное множество. наиболее популярными

Логистическая регрессия — это хорошо известный алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач двоичной классификации. Он является производным от алгоритма линейной регрессии, который имеет непрерывную выходную переменную, а логистическая регрессия может даже классифицировать более двух классов, слегка изменив ее. Мы рассмотрим концепцию логистической регрессии и то, как она реализована в PyTorch, полезной библиотеке для

Хотя машинное обучение не ново, сейчас данных больше, чем когда-либо прежде, что способствует его популярности в последнее время. Мы рассмотрим два популярных алгоритма машинного обучения: линейную регрессию и логистическую регрессию с математикой и реализацией.   Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это простой, но эффективный алгоритм машинного обучения с учителем для прогнозирования непрерывных переменных. Линейная регрессия

Искусственный интеллект — обширная тема. Фактически, у него буквально бесконечное количество суб-предметов и значимо связанных предметов. В этой статье кратко обсуждаются некоторые основы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, искусственные нейронные сети и алгоритмы.   Что такое искусственный интеллект (ИИ)? Основной и часто определяющей целью искусственного интеллекта является разработка мыслящих машин, в первую очередь комбинаций компьютера и

TensorFlow — очень популярная библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом, созданная Google Inc. для машинного обучения. Он используется для реализации методов машинного обучения и обучения глубоких нейронных сетей, а также для визуализации графиков и диаграмм потоков данных сложных математических уравнений. В этом посте мы продемонстрируем пошаговое руководство по установке TensorFlow на CentOS 8 в виртуальной

Эта статья предназначена исключительно для аудитории, которая не знает, что за хрень это машинное обучение (ML)? Для тех, кто чувствует себя обделенным, когда видят, что люди говорят об этом. Вам совсем не обязательно иметь технический опыт. Уверяю вас, после прочтения этой статьи у вас будет достаточно информации, чтобы принять участие в обычных беседах о машинном