Enter a word or phrase in any language 👆
Language:
Translation and analysis of words by ChatGPT artificial intelligence
On this page you can get a detailed analysis of a word or phrase, produced by the best artificial intelligence technology to date:
- how the word is used
- frequency of use
- it is used more often in oral or written speech
- word translation options
- usage examples (several phrases with translation)
- etymology
What (who) is random search - definition
АЛГОРИТМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Random Forest; Случайный лес; Random forest
/dev/random и /dev/urandom
СИМВОЛЬНЫЕ ПСЕВДОУСТРОЙСТВА В НЕКОТОРЫХ UNIX-ПОДОБНЫХ СИСТЕМАХ
/dev/random; /dev/urandom
/dev/random и /dev/urandom — специальные символьные псевдоустройства в некоторых UNIX-подобных системах, впервые появившиеся в ядре Linux версии 1.3.
Bing
ИНТЕРНЕТ-ПОИСКОВАЯ СИСТЕМА ОТ MICROSOFT
Microsoft Live Search; Live Search; Windows Live Search; MSN Search; Kumo; Microsoft Bing; Bing.com
Bing () — поисковая система, разработанная международной корпорацией Microsoft. Bing была представлена генеральным директором Microsoft Стивом Балмером. Ранее имела следующие наименования и адреса:
Хедхантинг
Executive search; Хэдхантинг
Хедха́нтинг ( «охота за головами» от «голова» + «охота») — это одно из направлений поиска и подбора персонала ключевых и редких как по специальности, так и по уровню профессионализма специалистов. Главные бухгалтеры, юристы, руководители предприятий и специалисты узких профилей наиболее часто становятся объектом внимания хедхантеров.
Wikipedia
Метод случайного леса
Метод случайного леса (англ. random forest) — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании ансамбля решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана и метод случайных подпространств, предложенный Тин Кам Хо. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим.
