ماشین لرنینگ

اگر با داده ها در پایتون کار کرده اید ، احتمالاً بارها از پاندا استفاده کرده اید. منبع: machinelearningmastery.com

در این مقاله ، شما یاد خواهید گرفت: • هدف و مزایای تکنیک های تقویت تصویر در دید رایانه برای بهبود تعمیم مدل و تنوع. منبع: machinelearningmastery.com

پروژه های یادگیری ماشین می توانند به همان اندازه که چالش برانگیز هستند هیجان انگیز باشند. منبع: machinelearningmastery.com

این پست به پنج قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • تهیه مجموعه داده برای آموزش • اجرای مدل SEQ2SEQ با LSTM • آموزش مدل SEQ2SEQ • با استفاده از مدل SEQ2SEQ • بهبود مدل SEQ2SEQ در

در این مقاله یاد خواهید گرفت: • نحوه استفاده از کتابخانه Faker در پایتون برای تولید انواع مختلف داده های مصنوعی. منبع: machinelearningmastery.com

رگرسیون بدون شک یکی از اصلی ترین وظایف است که مدل های یادگیری ماشین می توانند به آن بپردازند. منبع: machinelearningmastery.com

تعبیه مدل زبان بزرگ ، یا تعبیه LLM ، یک رویکرد قدرتمند برای ضبط اطلاعات از نظر معنایی غنی در متن و استفاده از آن برای استفاده از سایر مدل های یادگیری ماشین-مانند آنهایی که با استفاده از Scikit-Learn آموزش دیده اند-در کارهایی که نیاز به درک عمیق متنی از متن دارند ، مانند تشخیص … ادامه

الگوریتم K-Means سنگ بنای یادگیری ماشین بدون نظارت است که به دلیل سادگی آن شناخته شده است و به کارآیی آن در تقسیم داده ها به تعداد از پیش تعیین شده خوشه ها اعتماد دارد. منبع: machinelearningmastery.com

پنهانی نیست که امروزه پیشرفته ترین راه حل های هوش مصنوعی عمدتاً مبتنی بر مدلهای چشمگیر قدرتمند و پیچیده مانند ترانسفورماتورها ، مدل های انتشار و سایر معماری های یادگیری عمیق است. منبع: machinelearningmastery.com