Relu Funkcja aktywująca

Funkcja aktywacji jest niezbędnym elementem przy projektowaniu sieci neuronowej. Wybór funkcji aktywacji da Ci pełną kontrolę nad procesem uczenia modelu sieciowego. Po dodaniu tych...

Zmienna współzależna

Confounding variable jest terminem statystycznym.Koncepcja ta jest nieco myląca dla wielu ludzi z powodu metody do wykorzystania. Na początek, różni badacze mają różne wyjaśnienia...

Macierz konfuzji

Proces klasyfikacji pomaga w kategoryzacji zbioru danych do różnych klas. Model uczenia maszynowego pozwala na: – Określić ramy problemu, – Zebranie danych, – Dodanie...

Inżynieria cech

Każdy algorytm uczenia maszynowego analizuje i przetwarza dane wejściowe oraz generuje dane wyjściowe. Dane wejściowe zawierają cechy w kolumnach. Te kolumny są ustrukturyzowane w...

Analiza mocy

Test hipotezy dla mocy statystycznej pomoże wykryć prawdopodobieństwo wystąpienia efektu. Prawdziwy efekt można wykryć tylko wtedy, gdy jest on dostępny. Mając pewność co do...

SMOTE

W tym artykule omówimy w jaki sposób moduł SMOTE pomaga zwiększyć liczbę niedoreprezentowanych przypadków w zbiorze danych modelu uczenia maszynowego. SMOTE jest najlepszą metodą,...

Generatywne sieci przeciwstawne 

W tym artykule dowiesz się o generatywnych sieciach przeciwstawnych (ang. Generative Adversarial Networks, GAN). Generative adversarial networks są generatywnym podejściem do modelowania dla technik...

Uczenie się przez transfer

Ponieważ zbiory danych drastycznie rosną, rozwijamy umiejętności, aby poprawić sposób, w jaki trenujemy głębokie sieci neuronowe. Pomaga to naukowcom mapować dane wejściowe i wyjściowe...