Preguntas etiquetadas con machine-learning

Para preguntas relacionadas con el aprendizaje automático (ML), que es un conjunto de métodos que pueden detectar automáticamente patrones en los datos y luego usar los patrones descubiertos para predecir datos futuros o realizar otros tipos de toma de decisiones bajo incertidumbre (como planificar cómo para recopilar más datos). ML generalmente se divide en aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. El aprendizaje profundo es un subcampo de ML que utiliza redes neuronales artificiales profundas.

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¿Qué algoritmo de aprendizaje automático se puede usar para identificar patrones en un conjunto de datos del rendimiento de caché de una CPU?
Necesito un algoritmo de aprendizaje automático para identificar patrones en un conjunto de datos (guardado en un archivo CSV) que contiene detalles del rendimiento de caché de una CPU. Más específicamente, el conjunto de datos contiene columnas como Readhits, Readmisso Writehits. Los patrones que identifica el algoritmo deberían ser útiles …
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¿Los algoritmos de aprendizaje profundo representan métodos basados ​​en conjuntos?
En breve sobre el aprendizaje profundo (para referencia) : El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático basado en un conjunto de algoritmos que intentan modelar abstracciones de alto nivel en los datos mediante el uso de un gráfico profundo con múltiples capas de procesamiento, compuesto de múltiples transformaciones …
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¿Se pueden usar / entrenar algoritmos de aprendizaje automático (CNN?) Para diferenciar entre pequeñas diferencias en detalles entre imágenes?
Me preguntaba si los algoritmos de aprendizaje automático (CNN) se pueden usar / entrenar para diferenciar entre pequeñas diferencias en los detalles entre las imágenes (como ligeras diferencias en los tonos de rojo u otros colores, o la presencia de pequeños objetos entre imágenes muy similares). )? ¿Y luego clasificar …
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¿Tiene razón Nassim Taleb acerca de que la IA no puede predecir con precisión ciertos tipos de distribuciones?
Entonces Taleb tiene dos heurísticas para describir en general las distribuciones de datos. Uno es Mediocristán, que básicamente significa cosas que están en una distribución gaussiana, como la altura y / o el peso de las personas. El otro se llama Extremistán, que describe una distribución más parecida a Pareto …
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¿Cómo se podría depurar, comprender o corregir el resultado de una red neuronal?
Parece bastante controvertido decir que los enfoques basados ​​en NN se están convirtiendo en herramientas bastante poderosas en muchas áreas de IA, ya sea reconociendo y descomponiendo imágenes (caras en una frontera, escenas de calles en automóviles, toma de decisiones en situaciones inciertas / complejas o con datos parciales). Casi …
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¿Vale la pena aprender Lisp hoy en el contexto particular del aprendizaje automático? [cerrado]
Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 15 días . Lisp se creó originalmente como una notación matemática práctica para …
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Aplicaciones del teorema de Bayes
¿Cómo se usa el Teorema de Bayes en inteligencia artificial y aprendizaje automático? Como estudiante de secundaria escribiré un ensayo al respecto, y quiero poder explicar el Teorema de Bayes, su uso general y cómo se usa en IA o ML.
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