Публикации по теме 'artificial-intelligence'
8 вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с Pandas Groupby
Groupby настолько мощный, что может показаться пугающим для новичков, но вам не нужно знать все его функции.
Нет необходимости оправдывать важность библиотеки pandas в мире науки о данных. Если вы используете Python, эта библиотека - незаменимый инструмент для любых задач по обработке данных. Одна универсальная функциональность библиотеки pandas построена на функции groupby , которая создает объект GroupBy , поддерживающий множество возможных операций.
Однако функциональность,..
Бард против ChatGPT: битва ИИ-титанов
Какая модель большого языка подходит именно вам?
Bard и ChatGPT — две самые популярные модели больших языков (LLM), доступные сегодня. Обе модели обучены на больших наборах данных текста и кода, и они могут генерировать текст, переводить языки, писать различные виды творческого контента и информативно отвечать на ваши вопросы.
Обобщенные линейные модели (GLM) с приложением
Обобщенные линейные модели (GLM) с приложением
Изучение GLM позволяет вам понять, как мы можем использовать распределения вероятностей в качестве строительных блоков для моделирования. Я предполагаю, что вы знакомы с линейной регрессией и нормальным распределением.
Теорию Гаусса Наивного Байеса (GNB) можно найти ниже.
Математика наивного алгоритма Байеса и его применение Теорема Байеса утверждает, что условная вероятность события, основанная на..
Генеративный ИИ, обучение на примерах и авторское право
Генеративный ИИ, обучение на примерах и авторское право
TL;DR: авторское право в первую очередь существует для поощрения творчества. Использование генеративного ИИ не должно автоматически подразумевать нарушение авторских прав, и каждый результат должен оцениваться с точки зрения его достоинств, как и другие существующие способы создания.
На протяжении многих лет я много писал о том, как искусственный интеллект изменит экономику . Я постараюсь не повторяться здесь, но суть в..
Как работают закрытые рекуррентные единицы, часть 1 (машинное обучение)
Алгоритм субтитров к изображениям на основе гибридного метода глубокого обучения (CNN+GRU) (arXiv)
Автор: : Рана Аднан Ахмад , Мухаммад Азхар , Хина Саттар
Аннотация . Подпись изображений с помощью структуры кодировщик-декодер продемонстрировала огромный прогресс за последнее десятилетие, когда CNN в основном используется в качестве кодировщика, а LSTM - в качестве декодера. Несмотря на такое впечатляющее достижение с точки зрения точности простых изображений, ему не хватает..
Начиная с наборов данных TensorFlow — часть 2; Введение в tfds и его методы
После обсуждения API конвейера tf.data в этой статье я хочу поговорить о библиотеке наборов данных TensorFlow. Если вы новичок в API tf.data, я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с частью 1 серии, которая знакомит с tf.data, и это необходимо для понимания этой библиотеки, поскольку библиотека наборов данных TensorFlow возвращает данные как tf.data. Наборы данных.
Оглавление:
Краткий обзор библиотеки наборов данных TensorFlow. Введение в библиотеку наборов данных..
Пять подкастов, которые вы должны слушать как Data Scientist
Подкасты могут быть отличным способом развлечься и получить информацию. Вот пять из них, которые я слушаю как Data Scientist.
Подкасты продолжают оставаться обычным средством не только для развлечения, но и для обучения. Прослушивание подкастов — отличный способ узнать что-то новое, и миллионы выпусков подкастов доступны на разных платформах, так что вы обязательно найдете хотя бы один, который вам понравится. Они охватывают широкий спектр тем, от каякинга до исследования космоса и..
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..