Статьи
Пользовательский опыт с машинным обучением
Машинное обучение известно своими трудностями с интерпретируемостью или, скорее, своим отсутствием. Это проблема, если вашим пользователям приходится работать с числовым выводом, как в системах, используемых в продажах, трейдинге или маркетинге. Если пользователь интерпретирует результаты..
Машинное обучение — основы
Машинное обучение — это новая трендовая область в наши дни и приложение искусственного интеллекта . Машинное обучение использует определенные статистические алгоритмы, чтобы заставить компьютеры работать определенным образом без явного программирования. Алгоритмы получают входное значение и..
Раскрытие некоторых малоизвестных фактов о React [JS]
Раскрытие силы супергероя библиотек JavaScript
Введение
Если бы я получал доллар каждый раз, когда слышу React на конференциях и в документации для разработчиков, я бы, наверное, уже был миллионером.
ReactJS, несомненно, стала одной из самых популярных библиотек JavaScript для..
JHipster - легко создавайте приложения Angular и Spring Boot
JHipster - это бесплатный генератор приложений с открытым исходным кодом, используемый для быстрой разработки современных веб-приложений и микросервисов с использованием Angular или React (библиотека JavaScript) и Spring Framework. JHipster предоставляет инструменты для создания проекта со..
Я уже «настоящий» инженер-программист?
Для меня это началось в июле 2016 года. Я начал изучать веб-разработку в качестве новогоднего решения. В то время я не был удовлетворен своей карьерой и хотел перемен. Общая история происхождения, которую, я уверен, многие люди могут понять.
Я сосредоточился на фронтенд-разработке, так..
LLM в здравоохранении : возможность предварительного разрешения
В тумане современного здравоохранения, где прорывы в медицинской науке сочетаются с постоянно меняющимся ландшафтом потребностей пациентов и соображений стоимости, ключевой практикой, которая направляет это хрупкое равновесие, является управление использованием . .
По своей сути..
Что такое данные в современном мире?
Что такое данные в современном мире?
В этом 2022 вы можете подумать, что же в нем такого интересного, но, черт возьми, это так. У всех технологических компаний есть что-то действительно большое/огромное для нас. Краткий обзор этого блога . Поскольку мы живем в 21 веке, мы любим..
Краткий обзор Javascript
Вы новичок в javascript, изучаете средний уровень или забыли javascript? Если вам нужно сделать краткий обзор основной концепции самого популярного языка в мире, то вам место для написания. Вкратце я проведу вас через столь необходимую основную концепцию. Давайте погрузимся в
Я думаю, вы..
нейроны нейроны нейроны
Я начал свое путешествие в колледже с большим интересом к изучению того, как работает мозг, и закончил изучением биологии с упором на неврологию. Я узнал о том, как устроен мозг, как устроены нейроны и как они взаимодействуют друг с другом, посылая сигналы по всему телу. Изучение всей этой..
Суровые реалии программиста
Я работаю инженером-программистом в Goldman Sachs уже 1,5 года и ранее работал в одном из стартапов-единорогов.
Инженеры-программисты должны носить несколько шляп на протяжении всей своей карьеры. Они должны менять свой стиль работы в зависимости от отрасли, в которой они работают, и,..
Функции высшего порядка и итераторы (JavaScript)
При работе с различными типами данных и необходимости выполнения определенных операций важно знать о двух ключевых концепциях программирования: функциях высшего порядка и итераторах. Они обеспечивают свободное кодирование, повышая удобочитаемость, эффективность и удобство сопровождения...
алгоритм преобразования изображения в VHDL
Я не могу преобразовать простой код изображения в vhdl с помощью кодировщика hdl. Пожалуйста помоги
ФУНКЦИЯ:
%#codegen
function[a,b]=imate2vhdl(x)
a=imread(x);
b=im2bw(a);
ИСПЫТАТЕЛЬНЫЙ СТЕНД:
x = 'v.jpg';
[a,b]= imate2vhdl(x);
imshow(b);
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com..
Сертификаты политик и минимально-оптимальные границы PAC для эпизодического обучения с подкреплением
Разработка методов обучения с подкреплением, позволяющих найти эффективную политику с использованием как можно меньшего количества образцов, является ключевой целью как эмпирических, так и теоретических исследований. С теоретической точки зрения, есть два основных способа, границы сожаления..
DatRet: реализация Tensorflow для структурированных табличных данных
Мой проект с открытым исходным кодом
Простая реализация архитектуры глубокой нейронной сети для табличных данных с настраиваемой генерацией слоев и послойным увеличением количества нейронов. Использование аналогичного классического метода машинного обучения.
В этой статье мы обсудим,..
Работа с несбалансированными наборами данных в машинном обучении, часть 2
Оценка расстояния: метод неконтролируемой фильтрации для выбора признаков в несбалансированном наборе данных (arXiv)
Автор : Катарина Фирдова , Селин Лабар , Артур Мартель .
Аннотация: В этой статье представлен новый метод фильтрации для неконтролируемого выбора признаков. Этот метод..
База данных по сравнению с хранилищем данных по сравнению с озером данных
В современном мире предприятия собирают и хранят большое количество информации для принятия правильных решений. Чтобы понять эту информацию и извлечь из нее уроки, компании используют специальные инструменты, называемые базами данных, хранилищами данных и озерами данных.
База данных похожа на..
Преобразуйте свой бизнес с помощью науки о данных и искусственного интеллекта.
Преобразуйте свой бизнес с помощью науки о данных и искусственного интеллекта. Наши решения помогают вам принимать решения на основе данных и открывать новые возможности для роста. Узнайте больше сейчас.
Введение
Сегодня предприятия генерируют больше данных, чем когда-либо прежде...
ModernMT: более пристальный взгляд на развивающуюся корпоративную MT Powerhouse
Наблюдая за продолжающейся эволюцией использования машинного перевода в индустрии профессионального перевода, мы видим, что достигли точки, когда у нас есть некоторые полезные идеи о том, как добиться успешных результатов при использовании машинного перевода. С моей точки зрения, как..
Понимание ngDoCheck и KeyValueDiffers в Angular
В этой статье мы узнаем, зачем нам нужен хук жизненного цикла ngDoCheck и служба KeyValueDiffers , воссоздав директиву ngStyle с нуля.
Сервис KeyValueDiffers:
Служба KeyValueDiffers отличается тем, что отслеживает изменения, вносимые в объект с течением времени, а также..
Методы машинного обучения, применяемые для прогнозирования цен на акции
Приложения машинного обучения сильно зависят от прогнозирования временных рядов. Прогноз цен на акции выделяется среди других временных рядов как один из самых увлекательных и потенциально прибыльных.
Как обсуждалось в предыдущей статье, все три метода прогнозирования — скользящее среднее,..
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..