Статьи
ИНС без буквы «Е» — часть II
Реализация искусственной многослойной нейронной сети с использованием анализа линейной регрессии
В первой части были представлены одни из самых простых нейронных сетей, а также некоторые широко используемые методы и алгоритмы. Однако для решения задачи оптимизации необходима более сложная..
Что я узнал из собеседований при приеме на работу в 50 ML
Это для тех, кто работал над несколькими проектами ML и хочет подать заявку на должность инженера ML без большого профессионального опыта ML.
Примечание. Всякий раз, когда я говорю «ML», я на самом деле имею в виду Deep Learning, а не традиционное/классическое ML
Примечание 2. Это..
Приложения, которые вы можете создавать с помощью ChatGPT
В технологической индустрии много говорят о создании кода ChatGPT и о том, что это значит для разработчика. Сделает ли это их более продуктивными или заменит?
Посмотрите на большую картину. Многие события будут заново изобретены с помощью генеративного и разговорного ИИ более высокого..
Приложения рекуррентных нейронных сетей, часть 3 (машинное обучение)
Архитектура рекурсивно-рекуррентной нейронной сети (R2N2) для обучения итеративным алгоритмам (arXiv)
Автор: Данимир Т. Донсевич , Александр Мицос , Юэ Го , Цяньсяо Ли , Феликс Дитрих , Мануэль Дамен , Иоаннис Г. Кеврекидис
Аннотация: метаобучение численных алгоритмов для данной..
Устойчивое - это новый яркий образ
Почему мы запустили MAHacks
Эта история, изначально написанная соучредителем Джастином Ю и опубликованная на нашем веб-сайте , освещает проблемы, для решения которых был создан MAHacks, школьный хакатон в Бостоне. Готовясь к нашему четвертому (!) Мероприятию и выпуская нашу публикацию на..
Как интегрировать функцию импорта данных в ваше приложение
Если вы разработчик программного обеспечения , подумайте, как вы могли бы добавить функции импорта, преобразования и проверки данных в свое веб-приложение всего за несколько минут с помощью JavaScript и React , используя встроенный SDK и библиотеки . Вы можете подумать об..
Утрачено при переводе? Meta’s покрыла вас с помощью SeamlessM4T: окончательное обновление Babel Fish
Наше стремление к пониманию моделей ИИ никогда не закончится, поскольку у нас есть так много моделей, методов и наборов данных с открытым исходным кодом, доступных для всех типов потребностей ИИ. От языковых моделей до простых моделей обнаружения, которые дают двоичные результаты, которые в..
5 задач парсинга веб-страниц
В наши дни веб-скрейпинг стал очень распространенным явлением, поскольку в последние годы спрос на извлечение данных вырос. Вы можете выбрать любую отрасль, и вы найдете одну общую черту — веб-скрапинг. Но масштабирование веб-скрапинга может немного разочаровать, поскольку многие веб-сайты по..
Прикладные инновации во благо — Использование ИИ для расшифровки виляющего танца пчелы
В рамках инициативы Tech4PositiveFutures лондонская биржа прикладных инноваций Capgemini заключила партнерское соглашение с Pollenize , британской общественной компанией (CIC), для изучения возможности использования машинного обучения и искусственного интеллекта для обеспечения здоровья..
Как работает Temporal Graph Learning, часть 1 (машинное обучение)
ProductGraphSleepNet: стадирование сна с использованием пространственно-временного графического обучения продукта с внимательным временным агрегированием (arXiv)
Автор: Ареф Эйнизаде , Саманэ Насири , Сепидех Хаджипур Сардуи , Гари Клиффорд
Аннотация: Классификация стадий сна..
Начало работы с Linux (часть 1)
Линус Торвальдс разрабатывал Linux в период с 1991 по 1994 год как свободное ядро (GNU как операционная система), чтобы другие разработчики могли работать над ним и использовать его для любых целей, потому что Unix в то время не был бесплатным. Это важное новшество привело к тому, что по всему..
Метод привязки JavaScript
Метод привязки позволяет объекту заимствовать метод у другого объекта . Это позволяет нам вручную устанавливать ключевое слово this для любого вызова функции. Он возвращает новую функцию, к которой привязано ключевое слово this. Давайте посмотрим на пример, чтобы лучше понять этот метод...
Kubeflow: Машинное обучение в Kubernetes — Часть 1
Kubeflow: машинное обучение в Kubernetes — часть 1
Первоначально опубликовано на kubesimplify.com
Разработка и развертывание систем машинного обучения может быть проблемой из-за множества вещей, которыми вам нужно управлять. В этой статье я познакомлю вас и помогу начать работу с..
Взвешивание плюсов и минусов учебного курса по программированию
Решение пойти на буткемп по программированию — непростое решение. Это большие затраты времени и денег, и вы хотите быть уверены, что это правильный выбор для вас. В этой статье мы взвесим все за и против посещения буткемпа по программированию.
Плюсы учебного курса по программированию..
Декораторы в Typescript
Декораторы в Typescript
Декораторы похожи на аннотации в JAVA или атрибуты в C#. Они предоставляют определения для класса, свойства или функции. Декораторы предлагаются как часть ECMAScript 7. Декораторы полезны для внедрения дополнительных возможностей в существующие определения без..
Обзор алгоритмов обучения с полуучителем — Часть 2
Продолжая обзор литературы по алгоритмам полууправляемого обучения, мы подошли к недооцененному многопрофильному обучению.
С. 2. Многопрофильное обучение
Обучение с несколькими представлениями относится к классу методов обучения, в которых используется соглашение между разными учащимися...
Метрика оценки RdR для оценки моделей прогнозирования временных рядов
В этом тексте я предложу вам экспериментальный метод для оценки эффективности моделей прогнозирования временных рядов, но прежде мы быстро рассмотрим популярные методы оценки временных рядов:
MAE, RMSE и AIC Средняя точность прогноза Предупреждение: модель временных рядов ОЦЕНОЧНАЯ..
Мультяшный путеводитель по Facebook’s Relay, часть 4
До сих пор вы видели, как:
Relay позволяет вам сказать, какие данные вам нужны с помощью GraphQL в части 1 Relay получает данные с сервера в части 2 Реле синхронизирует изменения обратно на сервер в части 3
Теперь давайте посмотрим, как все части работают вместе...
Firestore: как переносить данные между учетными записями / проектами
Firestore: как переносить данные между учетными записями / проектами
Недавно мне пришлось перенести данные из Cloud Firestore между учетными записями Firebase и проектами. Мне очень понравился этот опыт, и я решил поделиться с вами, как сделать этот процесс, который включает дамп и..
Базовое использование операторов RxJS
С операторами мы можем делать больше с помощью наблюдаемых RxJS. Они полезны для выполнения сложных операций с асинхронным кодом.
Операторы - это функции. Есть 2 типа операторов:
Конвейерные операторы - их можно передать по конвейеру в Observables с помощью метода pipe , доступного в..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..