Запитання з тегом «machine-learning»

Я намагаюся з’ясувати, хто придумав термін «машинне навчання». Додатковим питанням є те, звідки Артур Самуель у 1959 р. Визначає сферу "машинного навчання" як: сфера навчання, яка дає комп'ютерам можливість навчатися, не будучи явно запрограмованими ? Ви можете знайти багато, багато посилань на це визначення в Інтернеті, але я не зміг …

19 terminology  reference-request  machine-learning  history 

Якщо є спосіб визначити, чи можна розділити два набори точок лінією? У нас є два набори точок і якщо є пряма, яка розділяє і таку, що всі точки і лише з одного боку прямої, і всі точки і тільки з іншого боку.Б А В А А Б ВААAББBААAББBААAААAББBББB Найбільш наївний …

19 algorithms  machine-learning  computational-geometry 

Моя мета - вирішити таку проблему, яку я описав своїм входом та виходом: Вхід: Направлений ациклічний графік з m вузлами, n джерелами та 1 раковиною ( m > n ≥ 1 ).ГГGммmннn111м > n ≥ 1м>н≥1m > n \geq 1 Вихід: VC-розмірність (або наближення до неї) для нейронної мережі з …

19 algorithms  complexity-theory  machine-learning  neural-networks  vc-dimension 

Я хотів би побудувати Інтернет-систему машинного навчання в Інтернеті, де користувачі можуть постійно додавати класифіковані зразки та оновлювати модель в Інтернеті. Я хотів би використовувати персептрон або подібний алгоритм онлайн-навчання. Але користувачі можуть робити помилки та вставляти неактуальні приклади. У цьому випадку я хотів би мати можливість видалити конкретний приклад, …

16 machine-learning  online-algorithms 

Вступ Крок перший Я написав стандартну нейромережу, що працює на зворотному ходу, і, щоб перевірити її, я вирішив створити її на карті XOR. Це мережа 2-2-1 (з функцією активації tanh) X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 З метою тестування я вручну встановив верхній середній нейрон (M1) як ворота AND, …

16 machine-learning  neural-networks 

Я намагався створити систему, яка б оцінювала підзаконний акт організації, щоб визначити їхню логіку. Я думаю, що система предикатів першого порядку працювала б для представлення правил, які можна було б перекласти з тексту за допомогою тегування часткової мови та інших методів NLP. Чи є систематичний спосіб інтерпретувати логічні правила першого …

16 machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic 

Колись у мене в курсі був ветеран, який створив алгоритм, який би запропонував рецепти приготування. Спочатку виходили б усілякі божевільні рецепти. Потім вона навчила б алгоритм приготування справжніх рецептів, і в кінцевому підсумку це запропонує дуже хороші. Я вважаю, що вона використовувала щось, що стосується теореми Байєса чи кластеризації, але …

15 machine-learning  artificial-intelligence  modelling  recommendation-systems 

Припустимо, нам дано два числа і і ми хочемо знайти для l \ le i, \, j \ le r .lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)}l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r Наївний алгоритм просто перевіряє всі можливі пари; наприклад, у рубінах у нас буде: def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each do |j| if …

14 algorithms  algorithms  machine-learning  statistics  testing  terminology  asymptotics  landau-notation  reference-request  optimization  scheduling  complexity-theory  time-complexity  lower-bounds  communication-complexity  computational-geometry  computer-architecture  cpu-cache  cpu-pipelines  operating-systems  multi-tasking  algorithms  algorithm-analysis  education  correctness-proof  didactics  algorithms  data-structures  time-complexity  computational-geometry  algorithms  combinatorics  efficiency  partitions  complexity-theory  satisfiability  artificial-intelligence  operating-systems  performance  terminology  computer-architecture 

Я зараз читаю про машинне навчання і цікавився, як застосувати його до гри Connect Four . Моя поточна спроба - це простий багатокласовий класифікатор, що використовує модель сигмоїдної функції та метод один проти всіх. На мою думку, вхідними функціями має бути стан (диск програвача 1, диск програвача 2, порожній) 7x6 …

14 machine-learning  board-games 

Загальновідомий факт, що "Кореляція не дорівнює причинно-наслідковій причині", але машинне навчання майже повністю базується на кореляції. Я працюю над системою оцінювання результативності студентів з питань, виходячи з їх минулих виступів. На відміну від інших завдань, як-от пошук у Google, це не схоже на систему, з якою легко грати в ігри, …

13 machine-learning  statistics 

Прогноз Naive Bayes робить свої прогнози, використовуючи цю формулу: P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) де - нормалізуючий фактор. Для цього потрібно оцінити параметри з даних. Якщо ми робимо це з -smoothing, то отримуємо оцінкуαα\alphaP(Xi=xi|Y=y)P(Xi=xi|Y=y)P(X_i=x_i|Y=y)kkk P^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nikP^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nik\hat{P}(X_i=x_i|Y=y) = \frac{\#\{X_i=x_i,Y=y\} + k}{\#\{Y=y\}+n_ik} де є можливі значення для . Я з цим добре. Однак …

13 machine-learning  probability-theory  statistics 

Я використовую нейронні мережі, щоб передбачити часовий ряд. Питання, з яким я стикаюсь зараз, - як кодувати дату / час / серійний номер. кожного вхідного набору як вхід до нейронної мережі? Чи слід використовувати 1 кодування C (використовується для кодування категорій), як описано тут ? Або я повинен просто годувати …

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

Чи може хто-небудь пояснити мені відмінності та схожість між машинним навчанням та ідентифікаціями системи? Це лише два імені одного і того ж? На цій сторінці вони кажуть: Спільноти машинного навчання та ідентифікації системи стикаються з подібними проблемами, коли потрібно побудувати модель з обмежених або галасливих спостережень. Я також читав перші …

12 machine-learning 

Я бачив кілька питань на цьому сайті про Deep Dream, однак, схоже, жодне з них не говорить про те, чим саме займається DeepDream. Наскільки я зібрався, вони, схоже, змінили цільову функцію, а також змінили зворотне розповсюдження, щоб замість оновлення ваг вони оновлювали вхідне зображення. Мені цікаво, чи хтось точно знає, …

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks  image-processing  computer-vision 

Я новачок у машинному навчанні. Я прочитав декілька робіт, де вони використовували глибоке навчання для різних застосувань і використовували термін "попередній" у більшості випадків модельного дизайну, скажімо до оцінки людського тіла. Може хтось пояснить, що це насправді означає. У навчальних посібниках я міг знайти лише математичну постановку попереднього та заднього.

12 terminology  machine-learning  pattern-recognition  bayesian-statistics