В SkillFactory стартовал набор на новый онлайн-курс, где вы пройдете полный цикл обучения, начиная с изучения Python для анализа данных, классического машинного обучения и заканчивая нейросетями и диплёрнингом. Специальных знаний чтобы начать не потребуется, всему научат на месте. Зачем обучать машины Снова разберём на Олегах. Предположим, Олег...
実務家による7～8分のテーマ別解説
IMHOはもちろんですが、マダムはcfmnの印象はなく、放送はラ・マラホフと共同です。
もし、自動的な自己最適化の話だったら、機械学習よりそっちの方が面白いですよね。
また、自己学習型ロボットは、すべての知識を保持しているはずなのに、それをどうやって素早く探し出すのかという問題を誰も提起しない。新しいティックの出現で、それを分析し、またそこから学ばなければならないとは言いません。
つまり、終わりのない作業で、ロボットは時間に追いつけず、いつもと違う状況で、何をしたらいいかわからず、毎回バラバラになってしまうのでしょう。
なぜ機械学習は最適化作業ではないのですか？全て同じことなのですが...。
なぜ機械学習は最適化作業ではないのか？ すべて同じことなのだが...。
最適化は標準的なEAにもNSを使ったものにもありますが、単純なものでは最適化できるパラメータの範囲に、NSではウェイトの範囲に制限され、それは同じ数のパラメータで最適化できる通常のパラメータの範囲よりも1000桁も大きくなります。質問に答えられたかな？
機械学習が最適化作業でないとは、すべて同じことだ...。
この記事について、多くの尊敬する人たちはどのように考えているのでしょうか。
偶然に見つけた、文体が気に入った。内容はどこまで本当なのか？
エリブラリウス
実務家による7～8分のテーマ別解説
ソビエト連邦建国82年
この記事について、多くの尊敬する人たちはどのように考えているのでしょうか。
偶然に見つけた、文体が気に入った。内容はどこまで現実に即しているのか？
とてもクールな記事です。見つけてくれてありがとうございます。
何がどうなっているのか、詳しい説明と図解でとてもよく分かる記事です。
記事を読み始めて、すでに私の悲願である資料の勉強の方向性が理解できました。
ここで出した質問の答えが出ていないのですが、記事の中にありました。
まだ読み終えていませんが、必要な部分をキャッチするために、時期をずらして何度か読み返す必要があると感じています。
そして、念のため、htmlページをアーカイブに保存してください。
"内容はどこまで本当なのか？"という質問に対して
基本的にはそれが理解の基本であり、非常にわかりやすい言葉で書かれています。
そして、決定木を使おうとするローカルマインドは、間違った方向に進んでいるように思います。
決定木が分類型であることは、記事から明らかです。
このタイプはオブジェクトのカテゴリを予測するために設計されており、数字を予測することはできない。
課題を知ることができない私が間違っているのかもしれません。
繰り返しになりますが、これはどこから手をつければいいのかという基本的な理解であり、記事にもあるように、問題を解決するための種類はたくさんあります。
要は、自分のタスクに適したタイプを選ぶということです。
ということで、読み進めてみました ))
当然、早く回答を得るために、携帯電話会社のホームページのオンラインチャットを選び、生身の人間がいることを期待した。
しかし、何度か質問して答えが返ってきた後、私の質問には正しく答えられないので、すぐにチャットボットに答えられていることに気づきました。
と、質問をはっきりさせるように何度も言われた。
もう一度、そのような回答を受けて、私は彼に、あなたは愚かで役に立たないbotだと書きました。
(それに対して、彼は正直に、ごめん、ちょっと勉強してたんだ、と言った）。
この時のボットとのやり取りを思い出しただけです )
もともと間違った型を選んで実装しているので、記事から明らかなように、決定木は分類型に属します。
だけではありません。回帰もできるんですよ。
それだけではありません。逆行することもある。
OK、了解です。木による回帰は、通常の回帰の機能を拡張するものなのですね。
それともう一つ質問なのですが、回帰と勾配降下は問題を解くアルゴリズムとして似ているのでしょうか、それとも違うのでしょうか？
両者が似ている場合、どちらのアルゴリズムがより正確なのでしょうか？