Метод опорных векторов — это алгоритм машинного обучения, применяемый для задач линейной и нелинейной классификации, регрессии и обнаружения аномальных данных. С его помощью можно классифицировать текст, изображения, обнаружить спам, идентифицировать почерк, анализировать экспрессии генов, распознавать лица, делать прогнозы и так далее. SVM адаптируется и эффективен в различных приложениях, поскольку может управлять многомерными данными и нелинейными отношениями. Читать далее
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →
Хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру. Команда VK Cloud перевела статью о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code. Шаблон для создания проектов машинного обучения можно скачать на GitHub. Читать дальше →
Сегодня, в седьмом уроке курса по Vue, мы поговорим о вычисляемых свойствах. Эти свойства экземпляра Vue не хранят значения, а вычисляют их. → Vue.js для начинающих, урок 1: экземпляр Vue → Vue.js для начинающих, урок 2: привязка атрибутов → Vue.js для начинающих, урок 3: условный рендеринг → Vue.js для начинающих, урок 4: рендеринг списков → Vue.js для начинающих, урок 5: обработка событий → Vue.js для начинающих, урок 6: привязка классов и стилей Читать дальше →