Автор: admin

Часто, чтобы не тратить лишнее время, мастерица приобретает окрашенную секционно пряжу, и это неплохой выбор. Но нужно помнить, что этот частый переход из одного цвета в другой на пряже буквально «съедает» связанный ажурный узор. Поэтому такая пряжа хорошо подходит для единого простого полотна без сложных узоров (или вообще без них) , например, шарфика или шапки. Если вы выбрали одну контрастную, в сопоставлении с другими пряжу, то нужно помнить, что ей выгоднее всего подчёркивать вязаный узор. Если вам неприятен оттенок, который вы подобрали по общим схемам и таблицам, не бойтесь экспериментировать и искать свои сочетания. Для этого полезно предварительно провязать небольшой образец из нескольких видов пряжи, чтобы наглядно представлять себе конечный результат.

Continue reading «Мини-памятка: как правильно сочетать цвета в вязании» →

Что такое PCA?

PCA (Principal Component Analysis) — это метод линейного преобразования данных, который используется для их снижения размерности. Он находит новые переменные (называемые главными компонентами) , которые являются линейными комбинациями исходных переменных, но имеют меньшую размерность и объясняют большую часть дисперсии данных.

Continue reading «Преобразование данных с помощью PCA» →

Как работают сверточные нейронные сети?

Сверточные нейронные сети являются одним из наиболее распространенных видов глубоких нейронных сетей, которые используются в задачах обработки изображений, распознавания образов и других задачах компьютерного зрения. Они основаны на использовании операции свертки, которая позволяет извлекать признаки из изображений.

Continue reading «Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks)» →

Eсли вы желаете узнать множество полезнейших сведений, то логично исходить из того, что вы самым внимательнейшим образом изучили эту проблему. Также для сравнения, нашли несколько десятков интернет-сайтов. И, вероятнее всего, окончательно выбрать вам было непросто. Вот почему нам очень хочется показать лучшее предложение, которое есть на данный момент. Continue reading «Хотите узнать огромную кучу классных данных?» →

Регрессия в машинном обучении

Регрессия в машинном обучении – это процесс определения взаимосвязи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Целью регрессионного анализа является построение модели, которая может прогнозировать значения зависимой переменной на основе известных значений независимых переменных.

Continue reading «Регрессия и классификация в машинном обучении» →

Статистические методы обнаружения аномалий

Статистические методы обнаружения аномалий основываются на предположении, что большинство данных в выборке являются нормальными или обычными, а аномалии являются редкими и необычными событиями.

Continue reading «Обнаружение аномалий (Anomaly Detection)» →

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети — это компьютерные системы, которые имитируют работу человеческого мозга. Они способны обрабатывать информацию, распознавать образы, выполнять сложные вычисления и принимать решения. Это осуществляется за счет множества связанных между собой искусственных нейронов, которые образуют слои.

Continue reading «Введение в нейронные сети» →

Что такое глубокое обучение (Deep Learning) ?

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который использует алгоритмы искусственных нейронных сетей для решения сложных задач в области распознавания образов, классификации, сегментации, обработки естественного языка и других областей.

Continue reading «Глубокое обучение (Deep Learning)» →

Метрики для оценки качества моделей машинного обучения

Для оценки качества моделей машинного обучения используются различные метрики. Метрики – это числовые характеристики, которые позволяют оценить качество модели. Выбор метрики зависит от типа задачи и целей, которые перед нами стоят.

Continue reading «Интерпретация результатов машинного обучения» →

Что такое кластеризация данных?

Кластеризация данных — это один из методов машинного обучения, который позволяет группировать наборы данных по их схожести. Она используется для выделения структуры в данных и выявления закономерностей в них. Кластеризация данных помогает сократить объем информации, а также облегчает процесс анализа больших объемов данных.

Continue reading «Кластеризация данных» →