Wyjaśnienie działania sieci neuronowych typu transformer, ich architektury i zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP).
Wprowadzenie do regresji liniowej - jednego z najprostszych algorytmów uczenia maszynowego, wyjaśniające jej działanie i zastosowania.
Przegląd 18 inspirujących źródeł wiedzy dla fanów data science i uczenia maszynowego, w tym repozytoria kodu, blogi i narzędzia.
Artykuł wyjaśnia, czym jest sztuczna inteligencja, obala mity i pokazuje jej praktyczne zastosowania w codziennym życiu.
Jak uzupełniać brakujące wartości w zestawach danych za pomocą biblioteki PHP-ML, używając strategii takich jak średnia, mediana i wartość najczęstsza.
Przewodnik po tokenizacji tekstu w PHP-ML do ekstrakcji cech dla uczenia maszynowego, z przykładami użycia TokenCountVectorizer.
Wprowadzenie do walidacji krzyżowej w PHP-ML z wykorzystaniem RandomSplit do podziału danych na zbiory uczące i testowe.
Przewodnik po popularnych, otwartych zbiorach danych do uczenia maszynowego, takich jak Iris i Abalone, z opisami i linkami.
Wyjaśnienie działania algorytmu k-średnich w uczeniu maszynowym, od podstawowych pojęć do problemów z inicjalizacją centroidów.
