KnowHive

5.9 Классификация в машинном обучении с примерами | Обучение с учителем | AIT 307

5.8 Регрессия и классификация с использованием линейных моделей | | Как машины усваивают закономе...

5.7 Обобщение и переобучение в машинном обучении | Недообучение, хорошее соответствие и переобучение

5.6 Как деревья решений разделяют данные | Объяснение прироста информации, энтропии и индекса Джини

5.5 Построение деревьев решений на основе примеров | Пошаговое рекурсивное разбиение! AIT 307

5.4 Деревья решений: как ИИ делает выбор | Прирост информации и индекс Джини | AIT 307

5.3 Типы машинного обучения | Контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением

5.2 Контролируемое обучение в машинном обучении | Реальные примеры и концепции в упрощенном виде ...

5.1 Формы машинного обучения | Контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением (AIT 307)

AI-യും കലയുടെ ഭാവിയും | The Future of Art - AI's Role in Creative Arts, Music, & Design Explained

Agentic AI for PDF Document Automation: Extract Structured Data with Python | Build PDF Agent

OpenAI AgentKit: AI നിർമ്മിക്കാനുള്ള മാന്ത്രിക ടൂൾബോക്സ് | AgentKit Explained

4.14 ИИ: рассуждения. Как думают машины

4.13 Прямая и обратная цепочка в ИИ | AIT307 | Объяснение вывода и рассуждений

4.6 Рассуждения ИИ с использованием логики первого порядка | Вывод, знания и реальные приложения ...

4.12 Искусственный интеллект: обратная цепочка выводов в ИИ | Целеустремлённое рассуждение и сист...

4.11 Прямая цепочка в ИИ: пошаговое рассуждение и системы, основанные на знаниях

ജനറേറ്റീവ് അഡ്വെർസേറിയൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ Generative Adversarial Networks (GANs) in Malayalam

4. 10. Разрешение проблем в ИИ: логический вывод, методы доказательства и системы, основанные на ...

4.9 Унификация и лифтинг в ИИ: объяснение логического программирования и автоматизированного мышл...

4.7 Представление знаний в логике первого порядка | Упрощение рассуждений ИИ

4.8 Вывод в ИИ | Как ИИ мыслит машинная логика | AIT307

4.5 Агенты, основанные на пропозициональной логике: представление знаний и рассуждения | AIT 307

4.4 Введение в пропозициональную логику в ИИ: основы, правила вывода и приложения AIT 307

4.3 Агенты, основанные на знаниях | Агенты, которые думают | AIT307

5.6 Генеративно-состязательные сети | Глубокое обучение

5.5. Объяснение сетей глубоких убеждений | Архитектура, обучение и применение

5.4 Глубокие сети убеждений | Архитектура, обучение и применение | DBNs — пионер глубокого обучения

5.3. Машины Больцмана: объяснение | Основы, обучение и реальные применения

5.2 Реальные применения автоэнкодеров | Практические примеры использования глубокого обучения | Х...