В этой статье речь пойдет о возможностях применения машинного обучения для анализа биомеханики в горнолыжном спорте. Изначально гипотеза об указанных возможностях свелась к следующему набору требований: способность классифицировать технические элементы; способность по определенной метрике сравнивать указанные элементы; находить нетривиальные особенности прохождения трассы, позволяющие минимизировать время; способность строить прогнозы (например, на вторую попытку). Читать дальше →
Машинное обучение может показаться сложной областью, но его основные принципы просты. Эта статья познакомит вас с основами машинного обучения, ясно и доступно объяснив его концепции.Мы погрузимся в машинное обучение с помощью:Разбора основной парадигмы обучения -- обучение с…
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения…
Машинное обучение — модная технология, поэтому её часто используют в ситуации, когда существует более простое, эффективное и надёжное решение. На днях мне попался наглядный и забавный пример: «Нейросетевые машины и генетические алгоритмы». Всю эту навороченную систему легко заменить простым многочленом без потери функциональности. Машинное обучение тут явный перебор. Читать дальше →