Публикации по теме 'ai'
Альфа-генерация (прогнозирование движения цен) и торговля с использованием обучения с подкреплением - Кирнс…
« Это не из легких »
Майкл Кернс и Юрий Невмывака опубликовали немало статей на тему алгоритмической торговли и имеют значительное присутствие как в академических кругах, так и в финансовой индустрии (алгоритм поиска ликвидности Aqua от JP Morgan, который выполняет сделки по всему миру на 60 биржах, 30 темных пулов и 50 стран частично основан на их алгоритме RL).
В части этой статьи ( 4 - Прогнозирование движения цены на основе состояния книги заказов ) обсуждается потенциал..
Концепция и применение федеративного обучения
Машинное обучение на децентрализованных данных
Сегодняшние проблемы моделирования ИИ
Сегодня модель ИИ не идеальна, существует несколько трудностей при построении комплексной модели, отвечающей потребностям компании:
Данные не в хорошем качестве Отсутствие размеченных данных Хранилища данных и информации Конфиденциальность данных
Нелегко преодолеть перечисленные выше проблемы и построить модель, которая действительно помогает. Было несколько новостей о том, что крупнейшие..
Предсказание структуры белка с помощью AlphaFold2
Всем привет! Меня зовут Дима и здесь я хочу поделиться своим небольшим проектом. Речь идет о внедрении инструмента глубокого обучения в предсказание структуры белка. Наслаждаться!
Эта небольшая научно-техническая статья должна начинаться с краткого рассказа о моей первой стажировке
В конце декабря 2021 года мне посчастливилось найти онлайн-стажировку в области биоинформатики. Это была стажировка NyBerMan Merit Internship от LLBio-IT School, и основное внимание было уделено,..
10 инструментов искусственного интеллекта, которые вы можете использовать для создания и обучения моделей глубокого обучения
В 2023 году вы не можете игнорировать рост инструментов искусственного интеллекта как инженер-программист. Очень важно, чтобы вы использовали их в своих интересах, поскольку они оказывают большое влияние на поле. Вот десять ресурсов, которые вы можете использовать, чтобы принять этот сдвиг и вырасти как инженер-программист.
1. Тензорный поток
TensorFlow — это инструмент разработки и развертывания модели машинного обучения с открытым исходным кодом. Это отличный ресурс для..
ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
В регрессионном анализе мы подбираем прогнозную модель к нашим данным и используем эту модель для прогнозирования значений зависимой переменной от одной или нескольких независимых переменных.
Простая регрессия стремится предсказать результат по одной переменной-предиктору, тогда как множественная регрессия стремится предсказать результат по нескольким предикторам. Мы можем предсказать любые данные, используя следующее общее уравнение:
(Результат) i = (Модель) i + (Ошибка) i
Модель,..
Инженеры по машинному обучению, специалисты по данным и их роли.
За последнее десятилетие такие термины, как «Наука о данных», «Большие данные», «Озеро данных», «Машинное обучение», «ИИ» и т. Д., Вышли на передний план (а иногда и снова отступили) в повседневной лексике. в самых разных отраслях. Однако, несмотря на их широкое использование (или, возможно, именно из-за этого!), Похоже, нет единого мнения о том, что означают многие из этих терминов. Я не хочу участвовать в расширенных спорах о согласованной номенклатуре, но есть два часто используемых..
Инструменты искусственного интеллекта для музыкантов — Часть 2: Инструменты
Часть 1 этого сообщения в блоге посвящена генеративной музыке, в которой ИИ самостоятельно создает музыкальное произведение, имитируя человеческое творчество. Эта идея, вероятно, напугала некоторых из вас, кто верит, что однажды ИИ захватит мир и заменит людей на их работе. Однако реальность такова, что задолго до того, как это произойдет (если это произойдет), ИИ послужит расширению способностей людей и позволит им делать то, что они никогда не могли делать раньше. ИИ уже преобразовал..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..