Публикации по теме 'data-science'
Упрощенное объяснение трансферного обучения в глубоком обучении: что вы должны знать
Трансферное обучение может помочь решить проблемы глубокого обучения, особенно проблемы компьютерного зрения, с очень небольшим количеством данных и очень небольшой вычислительной мощностью по сравнению с масштабом проблемы.
Проще говоря, перенос обучения — это процесс использования того, что было изучено на одной модели, для обучения другой модели. Мы экономим время и нервы, поскольку нам не нужно обучать модель с нуля. Из-за сложности задачи у вас может возникнуть задача для..
Когда и как создать команду Data Science
Когда и как создать команду по анализу данных
Оцените свой уровень зрелости, найдите необходимые навыки и создайте культуру данных
Все больше стартапов всего спектра обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), который поможет им в решении бизнес-задач и повышении эффективности. Многочисленные преимущества создания возможностей искусственного интеллекта в вашем стартапе никого не должны удивлять.
Фактически, преимущества для бизнеса настолько велики, что, по прогнозам PwC, к..
Сравнение стратегий определения местоположения: Walmart и Target
Подтверждают ли данные ваше мнение об этих магазинах?
Вы когда-нибудь видели бренд, с которым вы знакомы, и думали про себя… « Вау, кажется, это идеальное место для них »? Рискуя чрезмерно упростить и констатировать очевидное, компании определяют, где, по их мнению, будут находиться их целевые клиенты. Когда мы смотрим на местоположения в совокупности, мы можем понять, на кого нацелена компания, что она предлагает в отношении своей стратегии местоположения и целевой демографии, а..
Демократизируйте искусственный интеллект сегодня для лучшего будущего завтра
Авторы: Адхар Шарма, Раамеш Гоури Рагхаван и Сукант Хурана
Искусственный интеллект - огромная помощь человечеству. К сожалению, возможности для неправильного использования также огромны. Учитывая тенденции корпоративных и государственных структур к установлению господства, мы анализируем этические проблемы и отстаиваем необходимость демократизации.
Ключевые слова: данные, искусственный интеллект, искусственный интеллект, демократия, социальный контроль, права, конфиденциальность,..
1 миллион долларов, потраченный на прогностическую модель / науку о данных с нулевой ценностью и без участия пользователей?
1 миллион долларов, потраченный на прогностическую модель / науку о данных с нулевой ценностью и без участия пользователей?
Как не потратить 6–8 месяцев на технически правильную, но фактически неправильную модель .
Успешно ли вы работаете с машинным обучением, если никто не использует ваше решение, модель или приложение?
Недавно я связался с специалистом по данным в авторитетном потребительском бренде, который раньше работал в очень крупной компании электронной коммерции. Я..
Как работает адаптивный пул, часть 1 (машинное обучение)
IMP: итеративное сопоставление и оценка позы с адаптивным объединением (arXiv)
Автор: Фэй Сюэ , Игнас Будвитис , Роберто Чиполла .
Аннотация: Предыдущие методы решают сопоставление признаков и оценку позы, используя двухэтапный процесс: сначала находят совпадения, а затем оценивают позу. Поскольку они игнорируют геометрические отношения между двумя задачами, они сосредотачиваются либо на улучшении качества совпадений, либо на фильтрации потенциальных выбросов, что приводит к..
Теоремы двойственности и их доказательства
Оптимизация
Теоремы двойственности и их доказательства
Часть 1: Слабая теорема двойственности
Чтобы увидеть код, который я написал для этого проекта, вы можете проверить его репозиторий на Github Для других частей проекта: часть 1, часть 2
Вступление
Оптимизация проявляется повсюду в машинном обучении, от повсеместного градиентного спуска до c -_Support_Vector_Machine_and_Quadratic_Optimization_Problem_OldKiwi">квадратичного программирования в SVM и до..
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..