Автор LP Cheung, Data Scientist С помощью множества практических инструментов построение моделей на основе помеченных данных уже стало простой задачей для специалистов по данным. Однако в реальном мире многие задачи не являются хорошо отформатированными задачами обучения с учителем: размеченные данные могут быть дорогими или даже невозможными. Альтернативный подход - использовать дешевые и некачественные данные для обеспечения контроля, что является темой данной статьи: слабый..

Интеллектуальный анализ данных хранилища Db2 Интеллектуальный анализ данных в Db2 Warehouse: основы Запуск функций аналитики в базе данных из SQL, где находятся данные Интеллектуальный анализ данных в базе данных  – это аналитический и операционный подход, в котором используются возможности и ресурсы платформы базы данных для поддержки, внедрения и раскрытия функций интеллектуального анализа данных. Как и в случае с другими инициативами в базе данных, идея состоит в том, чтобы..

В этой статье я исследую возможности облака Linode для выполнения сложных задач компьютерного зрения, таких как глубокое обучение, обнаружение нескольких объектов и распознавание лиц. Я считаю, что майнинг контента в фотографиях и видео очень полезен. Такой механизм интеллектуального анализа данных открывает возможность выполнения сложных запросов типа «покажите мне все мои видео 2005 года, в которых есть я, мама и наши домашние животные» по вашим коллекциям фотографий. Поэтому я..

Недавно я создал карту , ​​на которой обозначены места 14 различных видов преступлений, зафиксированных полицией Лондона. Это заставило меня задуматься о том, могут ли быть определенные виды преступлений, которые с большей вероятностью совершаются вместе (то есть, если между преступлениями существует связь). Мое первоначальное предположение состоит в том, что, поскольку мы имеем дело с преступностью, и если в какой-либо местности уровень преступности выше, то, как правило, уровень..

Читать без платного доступа Локально-линейное вложение (LLE) - это метод уменьшения нелинейной размерности, предложенный Сэмом Т. Роуисом и Лоуренсом К. Саулом в 2000 году в их статье Уменьшение нелинейной размерности с помощью локально-линейного вложения . Эта статья основана на нескольких источниках, упомянутых в разделе ссылок. Проект Дженнифер Чу помог мне лучше понять LLE. Алгоритмы машинного обучения используют функции, которым они обучены, для прогнозирования..