Публикации по теме 'data-science'
4 лучших алгоритма глубокого обучения для разработки игр с примерами использования
Как создавать невиданные ранее реалистичные игры, используя эти 4 метода глубокого обучения, один из которых является обязательным для изучения
Я предсказываю сильное влияние больших языковых моделей (LLM) на будущее игр, моделей, разработанных для того, чтобы понимать вас и сопереживать вам, а также пытаться влиять на вас, используя атрибуты эмоционального интеллекта.
Эмоциональный интеллект приходит в игры благодаря достижениям в LLM.
Методы глубокого обучения и LLM зависят от..
В 5–10 раз более быстрая настройка гиперпараметров с помощью HalvingGridSearch
Как оптимизировать гиперпараметры модели машинного обучения и как ускорить процесс
Что такое настройка гиперпараметров?
Настройка гиперпараметров – это метод точной настройки модели машинного обучения. Гиперпараметры специально не изучаются в процессе обучения, но их можно настроить для оптимизации производительности модели. Вот несколько советов, о которых мне нравится думать, когда дело доходит до настройки гиперпараметров:
Настройка гиперпараметров обычно является..
Руководство для начинающих по машинному обучению: Часть 1. Введение в машинное обучение
Подробное введение в машинное обучение
В последние годы было много ажиотажа в области машинного обучения, глубокого обучения и науки о данных. И это оправдано, учитывая последние достижения в этой области и огромное количество доступных данных. Было много моделей, которые доказали свою способность решать проблемы, которые раньше было очень сложно решить, такие как рекомендации продуктов, распознавание изображений и видео, обнаружение мошеннических транзакций и многие другие. Хотя эти..
Раскрытие возможностей науки о данных: от необработанных данных к бесценной информации
В современном мире, управляемом данными, где поток информации обилен, роль науки о данных стала решающей силой, стимулирующей инновации и принятие обоснованных решений во всех отраслях. Специалисты по обработке и анализу данных способны преобразовывать необработанные данные в полезную информацию, выявляя скрытые закономерности и тенденции, которые позволяют организациям принимать точные стратегические решения. В этом блоге мы совершим путешествие в захватывающую область науки о данных,..
Как крупные технологические компании используют машинное обучение и причинно-следственную связь для принятия решений на основе данных
Как крупные технологические компании используют машинное обучение и причинно-следственную связь для принятия решений на основе данных
Крупные технологические компании постоянно стремятся улучшить взаимодействие с пользователем и улучшить все, что они делают, чтобы предоставить клиентам то, что они действительно хотят. Но как они узнают, чего на самом деле хотят клиенты? Похоже, ответ – не что иное, как тестирование.
Впервые я столкнулся с концепцией тестирования, читая книгу..
Как работает оптимизация черного ящика, часть 2 (машинное обучение)
CMA-ES с маржой для одноцелевой и многоцелевой оптимизации черного ящика со смешанными целыми числами (arXiv)
Автор: Рёки Хамано, Шота Сайто, Масахиро Номура, Шиничи Сиракава.
Аннотация: Это исследование нацелено на задачу оптимизации смешанных целых чисел методом черного ящика (MI-BBO), где непрерывные и целочисленные переменные должны быть оптимизированы одновременно. CMA-ES, на котором мы сосредоточились в этом исследовании, представляет собой метод стохастического поиска на основе..
Руководство по выживанию на собеседовании по проектированию системы (2023 г.): стратегии подготовки и практические советы
Подготовка к собеседованию по системному дизайну: овладение искусством системного проектирования
Дело в том, что разработка масштабируемой системы — сложная задача, особенно когда вас просят сделать это на собеседовании.
В этом всеобъемлющем руководстве мы погрузимся в искусство проведения собеседований по проектированию систем. Я поделюсь идеями и стратегиями, которые помогли мне пройти собеседования в FAANG.
Чтобы преуспеть в проектировании системы, вы должны сосредоточиться на..
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..