Tutoriel par Examples: apprentissage



Souvent, dans R vous voulez savoir des choses sur un objet ou une variable avec lequel vous travaillez. Cela peut être utile lors de la lecture du code de quelqu'un d'autre ou même de votre propre code, en particulier lorsque vous utilisez des paquets nouveaux pour vous. Supposons que nous...
Si vous ne faites que commencer avec Chef, nous vous recommandons de commencer avec notre tutoriel Learn Chef à l' adresse http://learn.chef.io/ . Si vous avez des questions pendant ou après cela, consultez le forum de discussion / liste de diffusion sur https://discourse.chef.io/ ou notre équ...
Il y a un certain nombre de situations dans lesquelles on a énormément de données et qu'il faut classer un objet dans l'une des classes connues. Considérez les situations suivantes: Opérations bancaires: lorsqu'une banque reçoit une demande de carte bancaire d'un client, celle-ci d...
L'agrégation est utilisée pour effectuer des opérations de recherche de données complexes dans la requête mongo, ce qui ne peut être fait dans une requête "find" normale. Créez des données factices: db.employees.insert({"name":"Adma","dept":"Admin&q...
Livres en ligne Ce sont des livres librement accessibles en ligne. Practical Common Lisp de Peter Seibel est une bonne introduction à la technologie CL pour les programmeurs expérimentés, qui essaie depuis le début de mettre en évidence ce qui rend CL différent des autres langages. Common Lisp: ...
Pour former un réseau de neurones, nous devons tout d'abord concevoir une idée efficace. Il existe trois types de tâches d'apprentissage. Enseignement supervisé Apprentissage par renforcement Apprentissage non supervisé À l'heure actuelle, l'apprentissage non supervisé est très ...
Deux définitions de l'apprentissage automatique sont proposées. Arthur Samuel l'a décrit comme: le domaine d'étude qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés. C'est une définition plus ancienne et informelle. Tom Mitchell fournit une ...
L'apprentissage supervisé est un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui utilise un ensemble de données connu (appelé ensemble de données d'apprentissage) pour effectuer des prédictions. Catégorie d'apprentissage supervisé: Régression: Dans un problème de régression,...
L'apprentissage non supervisé nous permet d'aborder les problèmes avec peu ou pas d'idée de nos résultats. Nous pouvons dériver une structure à partir de données où nous ne connaissons pas nécessairement l'effet des variables. Exemple: Clustering: est utilisé pour l'analyse de...
Dans cet exemple, trois sous-exemples succincts et détaillés sont présentés: Chargement des poids à partir des modèles pré-formés disponibles, inclus dans la bibliothèque Keras Empiler un autre réseau pour s'entraîner sur n'importe quelle couche de VGG Insérer un calque au milieu d'a...
La machine doit automatiquement déterminer le comportement idéal pour optimiser ses performances. Par exemple: En utilisant l'apprentissage par renforcement, vous pouvez également créer un programme informatique capable de compléter un niveau Mario ( MarI / O-Machine Learning pour les jeux vi...
L'apprentissage non supervisé nous permet d'aborder les problèmes avec peu ou pas d'idée de nos résultats. Nous pouvons dériver une structure à partir de données où nous ne connaissons pas nécessairement l'effet des variables. Le type d'apprentissage non supervisé le plus coura...

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