Публикации по теме 'computer-science'
Путь к машинному обучению (2)
Откуда вообще зародилась концепция машинного обучения?
Что ж, это хороший вопрос. Все началось… когда-то в прошлом… с простых поисковых алгоритмов, которые дают компьютеру возможность принимать наиболее выгодные решения. Целью компьютеров является точка E, и добраться до точки E можно тремя путями. Маршрут A имеет расстояние 6, маршрут B имеет расстояние 2, а маршрут C имеет расстояние 21. Чтобы решить, какой маршрут выбрать, компьютер ищет наиболее выгодный маршрут, в данном..
Использование методов для изменения методов в Julia
Как использовать сигнатуры методов для изменения действий функции извне.
введение
Недавно я написал статью, в которой рассмотрел некоторые из моих любимых функций парадигмы программирования с множественной диспетчеризацией. В целом, это одна из моих любимых недавних статей, и ее стоит прочитать, поэтому, если вы хотите прочитать статью для себя, вот ссылка:
7 удивительных трюков с множественной отправкой для Джулии Раскройте секретные возможности..
Хеш-таблицы - это ответ на все вопросы!
Кроме случаев, когда они не ...
Предыстория. Хеш-таблицы - это здорово, не правда ли? При правильной реализации они кажутся окончательной структурой данных выбора. Что может не понравиться с впечатляющим средним поиском, вставкой и удалением Θ (1)?
Что ж, не так уж много, если все идеально и вариант использования правильный . В худшем случае хеш-таблицы работают так же или медленнее, чем все другие структуры данных:
Компромисс. Хеш-таблицы содержат проблемы. Что-то..
Основы машинного обучения: введение для начинающих
Введение
Машинная грамотность — это тип искусственного интеллекта, который включает использование алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам учиться и делать прогнозы или мнения без явного программирования. Он включает в себя обучение машины на большом наборе данных, после чего машина способна делать прогнозы или мнения, основанные на этих данных. Существует несколько различных типов машинной грамотности, в том числе контролируемая грамотность, неконтролируемая..
Сверточные нейронные сети Работа с изображениями стала проще
Благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных, глубокое обучение за последние несколько десятилетий превратилось в чрезвычайно мощную технологию. Сети со скрытым уровнем в настоящее время более популярны, чем обычные методы, особенно для распознавания образов. Сверточные нейронные сети являются одними из наиболее широко используемых глубоких нейронных сетей.
Итак, давайте посмотрим на работу CNN.
Почему полезны сверточные нейронные сети и что они из себя представляют?..
Основы программирования
Полное руководство для начинающих
Введение. В современном мире передовых технологий программирование стало необходимым навыком. Если вы хотите стать разработчиком программного обеспечения, специалистом по данным или автоматизировать задачи, понимание основ программирования — это первый шаг к достижению ваших целей. В этой статье мы рассмотрим важные концепции и принципы, лежащие в основе программирования.
Алгоритмы и решение проблем. Программирование — это решение проблем, а..
Истории когорты: познакомьтесь с Мохамедом
об. 3, нет. 45 — гостевой пост Мохамеда Барре
Меня зовут Мохамед Барре, и мой путь в области технологий был долгим. Я начал знакомиться с компьютерами в магазине халяльного мяса моего отца. Именно там я открыл для себя Интернет и помню, как тренировался печатать с Мэвис Бикон. Мое первое знакомство с кодом, вероятно, произошло, когда я открыл для себя Myspace и начал использовать HTML. Я скопировал и вставил HTML-коды для макетов, дизайнов, плееров и т. д., чтобы мой профиль..
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..