Исследование в мире машинного обучения: Случайный лес, Деревья решений и Градиентный бустинг

Машинное обучение - это удивительная область, которая продолжает превращать наши данные в ценные знания и прогнозы.

Ядерные методы в машинном обучениии

Узнайте о Support Vector Machine (SVM) - мощном алгоритме машинного обучения

Первые нейронные сети

Идея использования нейронов и связей между ними для обработки информации в компьютерных системах возникла уже в середине 20-го века.

Глубокое обучение и вероятностное моделирование

В мире глубокого обучения исследователи и инженеры стремятся к созданию моделей, которые не только точно предсказывают результаты, но и учитывают неопределенность в данных.

Достижения в области глубокого обучения

Взгляд на актуальные достижения и направления развития.

Итеративный путь к искусству: Цикл глубокого обучения в мире нейронных сетей за 3 минуты

Глубокое обучение, с его каскадами слоев и миллиардами параметров, стало неотъемлемой частью мира искусственного интеллекта.

Термин глубокое обучение. Глубокие нейронные сети

В контексте глубокого обучения термин «глубокий» относится к использованию глубоких нейронных сетей

ProfilerLibrary: Раскрываем силу кросс-платформенного профилирования

Представляем вашему вниманию кросс-платформенную библиотеку профилирования – настоящую находку в мире оптимизации программного обеспечения.

Обучение правилам и представлениям на основе входных данных

Обучение правил и представлений в глубоком обучении может происходить автоматически через процесс обучения на больших объемах данных.

Предыстория машинного обучения

Области искусственного интеллекта

Архитектурный шаблон ECS для игровых движков.