машинное обучение

В ходе недавней дискуссии в списке рассылки ядра Linux обсуждался вопрос о том, может ли машинное обучение помочь подсистемам ядра. Вячеслав Дубейко, инженер IBM, предложил создать универсальную инфраструктуру, которая позволит подсистемам ядра взаимодействовать с моделями машинного обучения, работающими исключительно в пользовательском пространстве. В основе предложения лежит легковесный «прокси-сервер машинного обучения» в ядре. Этот прокси-сервер будет

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