Статьи
Полное руководство по Scikit-Learn
Часть 4: Алгоритм спектральной совместной кластеризации
С возвращением, любители машинного обучения, а также новички, которые только начинают с него 🚀. Сегодня мы говорим об алгоритме спектральной кокластеризации. Этот пример взят отсюда . Я очень благодарен за все уже существующие ресурсы,..
6 Jars - уникальный взгляд на машинное обучение
Отказ от ответственности: содержание этого сообщения, включая некоторые изображения, взято из лекций Первый курс глубокого обучения от One-Fourth Labs . Я несу полную ответственность за любые ошибки, которые могли возникнуть при воспроизведении.
Все машинное обучение можно разложить..
Как мобильный ИИ изменит глобальное здравоохранение
За последние 15 лет или около того мобильные телефоны взорвали весь развивающийся мир. Благо изначально было только одно дистанционное общение — телефония и СМС. Однако по мере того, как мобильные телефоны становятся дешевле и функциональнее, а скорость сети повышается, становится ясно, что эти..
7 утилит Scikit-learn для создания искусственных (синтетических) данных
Объясняется с помощью графических визуализаций
Искусственные или синтетические данные — это тип данных, которые генерируются искусственно с помощью компьютерных алгоритмов. Противоположностью являются данные реального мира, полученные в результате реальных событий.
В машинном обучении и..
Веб-скрейпинг Bing с помощью Py
Мы прочитали достаточно блогов на тему парсинг результатов поиска Google , но сегодня мы узнаем, как мы можем парсить bing. Bing — отличная поисковая система, не такая хорошая, как Google, но она превосходит Google в некоторых областях, таких как поиск изображений. Я лично предпочитаю Яндекс..
11 шагов, чтобы получить максимальную отдачу от любого хакатона
Шаги, которые помогут вам получить лучший, приятный и познавательный опыт
Один из лучших способов познакомиться с новыми людьми и применить свои знания - это посетить хакатон. И какое лучшее время для этого, чем сейчас? Сегодня из-за COVID все мероприятия стали виртуальными, что дает..
TSMC — это легкое дело в тренде AI/ML
Структуры
1. Основа технологии ИИ
2. Как работает модель машинного обучения?
3. Экспоненциальный рост спроса на вычисления
4. Предел закона Мура
5. Во время золотой лихорадки продавать лопаты — роль полупроводниковых компаний
6. Дизайн ИС, производство ИС, упаковка и тестирование
7...
Как один разработчик сломал Node, Babel и тысячи проектов в 11 строках JavaScript
левую панель вытащили из NPM - которую все использовали
Программисты остались смотреть на сломанные сборки и неудачные установки во вторник после того, как кто-то свернул башню JavaScript Jenga.
Пару часов назад Азер Кочулу отменил публикацию более 250 своих модулей из NPM , популярного..
Что такое ЛитКод?
LeetCode — это термин, который я часто слышу в последнее время, и, возможно, это потому, что в последнее время я больше увлекся программированием. До написания кода я действительно понятия не имел, что такое LeetCode, пока кто-то не упомянул мне об этом. LeetCode — это платформа, которая..
линейная регрессия с одной переменной | Градиентный спуск
В этом курсе мы изучим алгоритм градиентного спуска, который позволяет, начиная со случайной точки, за несколько итераций достигать локального минимума заданной функции.
Сначала мы объясним интуицию, лежащую в основе этого алгоритма, затем мы приведем простой пример его применения для..
Обнаружение фейковых новостей с помощью глубокого обучения
Простая реализация LSTM с Keras
Некоторое время я хотел выполнить небольшой проект, связанный с классификацией текста, и решил опробовать архитектуру, которую я раньше не использовал: долговременная краткосрочная память (LSTM). Вкратце: LSTM - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN),..
НЛП Capstone | 01: Параметры
Привет! Этот пост является первым из серии, в которой будет задокументировано мое продвижение по программе CSE 481n, которую преподавал профессор Йеджин Чой из Вашингтонского университета.
Мой github для этого проекта можно найти по адресу: https://github.com/haldenl/nlpcapstone
Что я..
Принятие решений в PHP
Принятие решений в PHP
В этой статье мы узнаем об операторах принятия решений в PHP, а именно о операторах if, else, elseif, switch и jump.
Тревата и Ньюпорт определяют процесс принятия решений следующим образом: «Принятие решений включает в себя выбор курса действий из двух или более..
Как использовать облачную функцию между Android и Firestore с HTTP
Firebase предлагает широкий спектр решений, которые помогут вам легко интегрировать такие функции, как аутентификация пользователей и запросы к базе данных, в ваше мобильное и веб-приложение. Хотя интеграция Cloud Firestore непосредственно в клиент вашего мобильного приложения может показаться..
ПОЧЕМУ ВЕДУЩИЕ КОМПАНИИ В МИРЕ ОБРАЩАЮТСЯ К РЕАКЦИИ НАТИВНОЙ?
REACT NATIVE
React Native — это среда JavaScript, которая помогает разработчикам создавать мультиплатформенные мобильные приложения с собственной визуализацией для iOS и Android с использованием собственных компонентов пользовательского интерфейса.
ОСОБЕННОСТИ REACT NATIVE
1...
Наблюдение за ростом ИИ
Такер Дэйви
Когда Apple выпустила свое программное приложение Siri в 2011 году, пользователи iPhone возлагали большие надежды на своих интеллектуальных личных помощников. Тем не менее, несмотря на свои впечатляющие и растущие возможности, Siri часто ошибается. Несовершенства..
10 лучших статей о Python за последний месяц (по состоянию на декабрь 2017 г.)
10 лучших статей о Python за последний месяц (по состоянию на декабрь 2017 г.)
За последний месяц мы оценили почти 1100 статей о Python, чтобы выбрать 10 лучших статей, которые могут помочь вам в карьере (вероятность 0,9%).
В этом списке представлены следующие темы: Flake,..
МОЙ ОПЫТ РАБОТЫ С FIRA HUROCUP ROBOTICS (МЕЖДУНАРОДНЫЕ СОРЕВНОВАНИЯ)
Кратко о себе
Как инженер-программист, я обладаю широким спектром навыков в области разработки программного обеспечения, искусственного интеллекта и разработки блокчейнов. Я получаю огромное удовольствие от использования инструментов искусственного интеллекта, таких как машинное..
Введение в индуктивное обучение в области искусственного интеллекта
Понимание процесса вывода концепций классификации из необработанных данных
Машинное обучение - одна из важнейших областей искусственного интеллекта. Это рассматривалось как жизнеспособный способ избежать проблемы узких мест в знаниях при разработке систем, основанных на знаниях.
Индуктивное..
Кодирование: изменение порядка слов в строке в Javascript
В этой статье я буду обсуждать способы перестановки слов в заданной строке в том же порядке.
Решение 1:
В этом фрагменте кода мы работаем со строкой с именем «originalString», которой присвоено значение «Hello World».
Мы используем метод split() для разделения исходной строки на..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..