Публикации по теме 'machine-learning'


Вероятность машинного обучения
Как вероятность используется в машинном обучении? 1. Введение В этом посте мы пройдемся по строительным блокам теории вероятностей и используем эти знания для мотивации фундаментальных идей в машинном обучении. В первом разделе мы поговорим о случайных величинах и о том, как они помогают количественно оценивать эксперименты в реальном мире. Следующий раздел перейдет к функциям распределения вероятностей. В последнем разделе будет рассказано о том, как эти математические концепции..
Что нового в данных: re:invent Andy Jassy Keynote
В этом году другой опыт. Чат с моими товарищами по команде представляет собой смесь обсуждения новых функций и фотографий хорошего времяпрепровождения в Вегасе с предыдущих конференций re:Invent. Энди Ясси закончил первое выступление 2020 года, и я не был разочарован. Множество замечательных новых функций, для которых у нас есть варианты использования. Вот мои любимые функции, связанные с данными, о которых было объявлено во время выступления Энди Джасси re:Invent. Склеивание..
Система мониторинга и оповещения в реальном времени для промышленного оборудования с использованием Python
Введение. Диагностическое обслуживание – это упреждающий подход к обслуживанию, в котором данные и машинное обучение используются для прогнозирования вероятности отказа оборудования и планирования обслуживания до того, как произойдет отказ. Это позволяет значительно сократить время простоя и повысить эффективность и надежность промышленного оборудования. В этом проекте мы разработаем систему профилактического обслуживания промышленного оборудования на основе Python. Описание проекта ...
Прогнозирование цены закрытия валютного курса
Введение: использование алгоритма для прогнозирования обмена В сегодняшнем взаимосвязанном мире обменные курсы играют ключевую роль в глобальной экономике, в равной степени затрагивая бизнес, инвесторов и путешественников. Способность точно предсказывать движение обменного курса может означать разницу между финансовым успехом и неожиданными потерями. Это проблема, которая десятилетиями занимала умы экономистов, специалистов по обработке данных и финансовых энтузиастов. Я..
Fast.ai Deep Learning for Coders, Part 1 (v2) 2018: The Ultimate Collection of Video Timelines
В дополнение к хронологии видео 2017 Часть 1 и 2017 Часть 2 ниже вы можете найти полную коллекцию хронологии видео для части 1 2018 (V2). Эта версия включает множество ключевых слов для поиска. Особая благодарность @hiromi за ее помощь Примечание 1: это для студентов, которые прошли весь курс Части 1 (V2) и хотят быстро найти / перейти в определенный раздел, используя поиск по ключевым словам на одной странице / месте. Имхо, если вы не взяли курс: не используйте это как..
Прекратите использовать диаграмму локтя, чтобы найти лучшее значение K, и используйте ее вместо этого
K-Means — один из наиболее важных алгоритмов кластеризации, который обычно используется учеными-данными и специалистами по машинному обучению в задачах обучения без учителя. Одним из параметров этого алгоритма, с которым нужно обращаться осторожно, является количество кластеров K. Наиболее популярным методом нахождения оптимального значения K является локтевая диаграмма, однако это не самый эффективный метод для этого. В этой статье мы рассмотрим более эффективные методы поиска оптимального..
Как кластеризовать данные!
Руководство по использованию неконтролируемого машинного обучения с кластеризацией K-средних При работе над проектами по науке о данных ученые часто сталкиваются с наборами данных, которые имеют немаркированные точки данных. Это затрудняет получение проницательных знаний, которые можно использовать для моделирования поведения данных. Чтобы разобраться в бессмысленных данных, используются неконтролируемые методы машинного обучения для маркировки точек данных, а также для обеспечения..