ماشین لرنینگ

این مقاله شما را از طریق استقرار یک یادگیری ماشینی ساده (ML) برای رگرسیون با استفاده از Streamlit راهنمایی می کند. منبع: machinelearningmastery.com

پادکست ها روشی سرگرم کننده و آسان برای یادگیری در مورد یادگیری ماشینی هستند. منبع: machinelearningmastery.com

در صنعتی رقابتی مانند یادگیری ماشینی (ML)، نامزدهای موقعیت شغلی نیاز به مجموعه‌ای با ساختار مناسب و دسترسی به همه راه‌ها برای به دست آوردن قرار گرفتن در معرض صنعت دارند. منبع: machinelearningmastery.com

این مقاله یک راهنمای گام به گام جامع را ارائه می‌کند که به شما کمک می‌کند تا با بررسی تمام مراحل چرخه عمر توسعه‌شان، چالش بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (ML) خود را برای تولید پیش ببرید. منبع: machinelearningmastery.com

من به رویکرد “یادگیری از طریق انجام” اعتقاد دارم—شما از این طریق بیشتر یاد می گیرید. منبع: machinelearningmastery.com

حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و به یکی از پویاترین حوزه ها در یادگیری ماشین تبدیل می شود. منبع: machinelearningmastery.com

این مقاله بر ابهام زدایی از تفاوت بین روش های سنتی تجزیه و تحلیل داده ها در مقابل. منبع: machinelearningmastery.com

Graph RAG، Graph RAG، Graph RAG! این اصطلاح تبدیل به بحث شهر شده است و شاید شما هم با آن برخورد کرده باشید. منبع: machinelearningmastery.com

بدون شک، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به عنوان یکی از بزرگ‌ترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی در سال‌های اخیر ظاهر شده‌اند: آن‌ها در درک و تولید متن‌های انسان‌مانند عالی هستند و آنها را برای طیف گسترده‌ای از کاربردها همه‌کاره می‌سازند. منبع: machinelearningmastery.com

روش‌های راز زدایی گروه: تقویت، بسته‌بندی و انباشتگی توضیح داده شدتصویر توسط ویرایشگر | ایدئوگرام وحدت باعث قدرت می شود. این شعار معروف جوهر روش‌های مجموعه را کاملاً به تصویر می‌کشد: یکی از قدرتمندترین رویکردهای یادگیری ماشین (ML) – با مجوز از شبکه‌های عصبی عمیق – برای رسیدگی مؤثر به مسائل پیچیده پیش‌بینی شده بر … ادامه