간단한 머신러닝 예제

사람들은 멍청하고 게으른 – 우리는 그들을 위해 수학을 할 로봇이 필요합니다. 그래서, 여기에 계산 방법을 가자. 기계에 몇 가지 데이터를 제공하고 가격과 관련된 모든 숨겨진 패턴을 찾아달라고 요청합시다. 이러한 이해를 통해 기계에 위에서 제공한 데이터를 제공하고 학습하도록 하겠습니다. 먼저 예측 변수 h(x)를 몇 가지 합리적인 값과 함께 초기화해야 합니다. 이제 예측 변수는 교육 세트 위에 배치할 때 다음과 같이 보입니다: 작동 방식: 이 알고리즘을 사용하여 기계가 특정 결정을 내리도록 학습됩니다. 기계는 시행 착오를 사용하여 지속적으로 훈련하는 환경에 노출됩니다. 이 기계는 과거의 경험을 통해 학습하고 정확한 비즈니스 의사 결정을 내리기 위해 최상의 지식을 포착하려고 합니다. 강화 학습의 예: Markov 의사 결정 프로세스 인터프리터에서 직접 작업하거나 스크립트를 작성하고 큰 편집자 및 IID가 아닌 명령줄에서 실행하는 것이 좋습니다. 작업을 단순하게 유지하고 도구 체인이 아닌 기계 학습에 집중하십시오. 이미지 인식은 기계 학습의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 개체를 디지털 이미지로 분류할 수 있는 많은 상황이 있습니다. 예를 들어 흑백 이미지의 경우 각 픽셀의 강도가 측정 중 하나로 제공됩니다.

컬러 이미지에서 각 픽셀은 빨간색, 녹색 및 파란색(RGB)의 세 가지 색상으로 3가지 강도 측정을 제공합니다. 좋은 튜토리얼. 저는 컴퓨터 공학 학위를 취득하고 기계 학습과 수학에 관심이 많은 개발자이지만, 대학에서 요구되었던 것을 제외하고는 후자에 대한 학문적 배경은 아직 없습니다. 그래서,이 웹 사이트는 정말 « 반대 방향 »의 일종으로 필드를 배울 수 있게되었기 때문에 내 관심을 촉발시켰습니다. 구글의 자율 주행 자동차와 로봇은 많은 언론을 받고 있지만, 회사의 진정한 미래는 컴퓨터가 더 똑똑하고 개인화 할 수있는 기술인 기계 학습에 있습니다. 이 기계 학습인가요? 이것은 이상한 방법으로 사용되는 평범한 통계입니다 … 오버피팅은 기계 학습 알고리즘을 학습 데이터에 너무 밀접하게 집중하여 새 데이터를 올바르게 처리할 수 있을 만큼 일반화되지 않도록 하는 결과입니다. 이는 기계가 « 잘못된 것을 학습 »하고 새로운 데이터를 올바르게 해석할 수 없게 되는 예입니다. 첫 번째 경우, 기계에는 그림속의 고양이이든 개이든 기계에 모든 해답을 제공하는 « 감독자 » 또는 « 교사 »가 있습니다.

교사는 이미 데이터를 고양이와 개로 나누어 (레이블을 지정)했으며, 기계는 이러한 예제를 사용하여 학습하고 있습니다. 하나씩. 고양이에 의해 개. 안녕하세요, 한 초보자 질문. 분류 문제에 대한 감독 학습에서 교육이 완료된 후에 우리는 무엇을 얻을 수 있습니까? 우리는 가중치를 받을 수 있습니까? 실제 분류 응용 프로그램에서 말할 수 있습니다 에 대한, 현장에서 그 후 훈련 된 모델을 사용하려면 어떻게해야합니까? 교육이 완료되면 어떤 일이 일어나는지 에 대한 개념을 얻지 못했습니다. https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py 테스트 데이터의 정확성과 손실을 인쇄했습니다. 그럼 지금 무엇을? XGBoost는 리니어 모델과 트리 학습 알고리즘을 모두 보유하고 있어 알고리즘이 기존 그라데이션 부스터 기술보다 거의 10배 더 빠르기 때문에 이벤트의 정확도에 가장 적합한 예측 능력을 가지고 있습니다. 멋진 상세한 블로그 남자 ….. 나는 항상 설명을위한 방법을 사랑 ….. 너무 깨끗하고 쉽게. 좋은…

나는 r로 기계 학습을 시작하지만 지금은 파이썬으로도하고 있습니다. 기계 학습은 기계가 잘못된 것이 아니라 올바른 것을 배우도록 보장하는 데 수반되는 많은 미묘한 복잡성으로 인해 많은 헌신과 연습을 필요로 합니다. 기계 학습을위한 훌륭한 온라인 과정은 앤드류 Ng의 코스라 과정입니다. 당신은 바로 지점에 도착여전히 독자가 실제로 파이썬, 파이썬 라이브러리, IDE 옵션, 물론 기계 학습으로 작업할 수 있습니다.

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