Машинное Обучение

GRU, также называемый Gated Recurrent Unit, был представлен в 2014 году для решения распространенной проблемы исчезающего градиента, с которой сталкивались программисты. Многие также считают GRU усовершенствованным вариантом LSTM из-за их схожего дизайна и отличных результатов. Gated Recurrent Units – как они работают Как упоминалось ранее, Gated Recurrent Units – это усовершенствованный вариант SRRNs (стандартных рекуррентных […]

GRU, также называемый Gated Recurrent Unit, был представлен в 2014 году для решения распространенной проблемы исчезающего градиента, с которой сталкивались программисты. Многие также считают GRU усовершенствованным вариантом LSTM из-за их схожего дизайна и отличных результатов. Gated Recurrent Units – как они работают Как упоминалось ранее, Gated Recurrent Units – это усовершенствованный вариант SRRNs (стандартных рекуррентных […]

Алгоритмы машинного обучения могут собирать, хранить и анализировать данные и выдавать ценный результат. Эти инструменты позволяют оценить состояние, используя сложные и кластеризованные данные. Можно также сказать, что машинное обучение предлагает различные инструменты для понимания сложных данных путем сегментации и упрощения. Кроме того, оно позволяет автоматизировать бизнес-задачи и принимать лучшие решения на основе упорядоченных данных. Конечно, […]

Категориальное кодирование – это техника кодирования категориальных данных. Следует помнить, что категориальные данные – это наборы переменных, которые содержат не числовые значения, а метки. Многие алгоритмы машинного обучения не способны обрабатывать категориальные переменные. Поэтому важно закодировать данные в подходящую форму, чтобы вы могли предварительно обработать эти переменные. Поскольку вам нужно подогнать и оценить вашу модель, […]

Благодаря все более совершенным алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения можно решить практически любую проблему с помощью соответствующих наборов данных. Однако по мере увеличения сложности модели их становится все труднее интерпретировать. Когда вы говорите об интерпретируемости моделей машинного обучения, первое, что приходит на ум, – это линейная регрессия. Линейная регрессия – это модель, которая довольно […]

При разработке модели машинного обучения вы можете столкнуться с множеством проблем. Одна из распространенных проблем, связанных с выбором признаков, определяет, насколько релевантны входные признаки для прогнозируемого результата. Вы можете использовать статистические тесты, чтобы понять, как выходная переменная зависит от входной переменной. Эти тесты полезны, когда входные переменные определены. Если результат показывает, что выход независим, следует […]

Главный компонентный анализ и сингулярное стоимостное разложение являются одними из двух общих концепций линейной алгебры в машинном обучении. После сбора исходных данных можно ли обнаружить структуру? Например, когда мы рассматриваем процентные ставки предыдущей недели, можно ли как-то вычислить тренды на рынке? Эти вопросы усложняются, когда мы имеем большие объемы данных. Поиск ответа на эти вопросы […]

Функция активации является существенным элементом при проектировании нейронной сети. Выбор функции активации даст Вам полный контроль над процессом обучения сетевой модели. После добавления этих функций в скрытые слои, модель будет учиться эффективно. Тип прогнозирования зависит от выбора функции активации. Поэтому следует тщательно выбирать функцию активации для каждой сети глубокого обучения. Функции активации Функция активации означает […]

Смешанная переменная – это статистический термин, который многие люди путают из-за используемого метода. Для начала, у разных исследователей есть разные объяснения путаницы переменных. Несмотря на то, что определение одно и то же, контекст исследования умеренно специфичен для данной области. Поэтому эксперты в различных отраслях промышленности применяют этот метод для поиска решений уникальным образом. Поэтому, прежде […]

Процесс классификации помогает распределить набор данных по различным классам. Модель машинного обучения позволяет это сделать: – сформулировать проблему, – Соберите данные, – Добавьте переменные, – Обучи модель, – Измерьте производительность, – Усовершенствуйте модель с помощью функции затрат. Но как измерить производительность модели? Сравнивая прогнозируемую и фактическую модель? Однако это не решит проблему классификации. Матрица путаницы […]