Публикации по теме 'data-science'
Анализ и обнаружение DDoS с помощью алгоритмов машинного обучения
Оценка методов машинного обучения для обнаружения распределенных атак типа «отказ в обслуживании» для определения наиболее точных методологий, способствующих обеспечению безопасности сетевой цифровой инфраструктуры.
Абстрактный
Атаки распределенного отказа в обслуживании (DDoS), когда скомпрометированные системы используются для переполнения цели огромным объемом трафика, представляют серьезную угрозу для доступности и безопасности цифровых сетей. По мере того, как эти атаки..
Полиномиальный наивный байесовский метод для классификации документов и обработки естественного языка (NLP)
Полиномиальный наивный байесовский метод для классификации документов и обработки естественного языка (NLP)
Мультиномиальная наивная реализация Байеса в Python 3.8, NumPy и NLTK.
Вступление
Наивный Байес - вероятностный подход к построению моделей классификации данных. Он сформулирован в виде нескольких методов, широко используемых в качестве альтернативы основанной на расстоянии кластеризации K-средних и лесам деревьев решений, и рассматривает вероятность как «вероятность» того,..
Прогресс вокруг полей нейронного излучения, часть 1 (машинное обучение)
Zip-NeRF: поля нейронного излучения на основе сетки со сглаживанием (arXiv)
Автор: Джонатан Т. Бэррон , Бен Милденхолл , Дор Вербин , Пратул П. Шринивасан , Питер Хедман .
Аннотация: обучение Neural Radiance Field можно ускорить за счет использования представлений на основе сетки в изученном отображении NeRF от пространственных координат до цветов и объемной плотности. Однако в этих подходах, основанных на сетке, отсутствует четкое понимание масштаба, и поэтому они часто вводят..
Интеллектуальный анализ данных Apple Podcast рассматривает «Опыт Джо Рогана», чтобы ускорить его запуск Spotify!
Введение и мотивация
Прежде всего, я большой поклонник JRE - это, наверное, единственный непрофессиональный подкаст, который я регулярно слушаю.
Во-вторых, сделка, которую он заключил со Spotify об отказе от Apple Podcasts и YouTube (стоимостью 100 миллионов долларов!), Стала для Spotify громким заявлением об их намерениях в отношении подкастов.
… А также огромные изменения для его фанатов. Я лично «смотрю» его подкаст исключительно на YouTube, так что это сильно помешает..
Работа с фреймворком BERT часть 3 (искусственный интеллект)
1. Роботизированный захват человека в цикле с использованием представления сцены BERT ( arXiv )
Автор: Яосянь Сун , Пэнлэй Сун , Пэнфэй Фан , Линьи Ян , Янхуа Сяо , Юэ Чжан
Аннотация: Современные методы НЛП широко применяются в различных областях. В этой статье мы предлагаем модель «человек в цикле» для роботизированного схватывания в загроможденных сценах, исследуя языковой интерфейс к процессу схватывания, который позволяет пользователю вмешиваться с помощью команд на..
Прогноз праздничного пакета
Компания Trips & Travel.Com хочет создать жизнеспособную бизнес-модель для расширения клиентской базы. Одним из способов расширения клиентской базы является внедрение нового предложения пакетов. На данный момент компания предлагает 5 типов пакетов — «Базовый», «Стандарт», «Делюкс», «Супер Делюкс», «Кинг». Глядя на данные прошлого года, мы заметили, что пакеты приобрели 18% клиентов. Однако затраты на маркетинг были довольно высокими, поскольку с клиентами связывались случайным образом, не..
Привет, ТензорФлоу!
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект проникает во все уголки каждой отрасли и начинает менять то, как мы ведем бизнес. Как выразился Эрик Шмидт, новые разработки в области машинного интеллекта сделают нас намного, намного умнее и принесут пользу всем на планете .
Вот несколько примеров того, как компании уже используют машинное обучение. НФЛ использует машинное обучение для сбора глубокой информации о движениях, позициях и пасах игроков, чтобы реорганизовать стиль игры. В..
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..