Публикации по теме 'data-science'
Идея DeepMind по созданию нейронных сетей, способных воспроизводить прошлый опыт так же, как это делают люди
Исследователи DeepMind создали модель, позволяющую воспроизводить прошлый опыт таким образом, чтобы имитировать механизмы в гиппокампе.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, на который уже подписано более 100 000 человек. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на ML (то есть без рекламы, без новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Наша цель - держать вас в курсе проектов, исследовательских работ и концепций..
Как работают стохастические игры, часть 1 (искусственный интеллект)
О сходимости методов градиента политики к равновесию Нэша в общих стохастических играх ( arXiv )
Автор: Анжелики Джанноу , Кириакос Лотидис , Панайотис Мертикопулос , Эммануил-Василеос Влатакис-Гкарагкунис
Аннотация : обучение в стохастических играх является общеизвестно сложной проблемой, потому что, в дополнение к стратегическим решениям друг друга, игроки также должны учитывать тот факт, что сама игра развивается с течением времени, возможно, очень сложным образом. ...
PyScript подходит для того, чтобы сделать ваши страницы интерактивными, но только в качестве последнего ресурса, если вы не знаете…
PyScript слишком медленный и тяжелый, и он не поддерживает все функции и библиотеки, которые вы, возможно, захотите использовать.
В наши дни было много шумихи вокруг возможности запуска кода Python внутри веб-страниц благодаря PyScript, веб-компоненту, который внедряет в вашу веб-страницу ряд тегов HTML, где вы можете… ну… запускать код Python. Конечно, это звучит захватывающе, но JavaScript так сильно развился вместе с веб-браузерами, что я задаюсь вопросом… разве он не лучше?
Что ж, я..
Тест по машинному обучению 05: дерево решений (часть 1)
Давайте проверим ваши базовые знания о дереве решений. Предлагаем вам 10 вопросов с несколькими вариантами ответов без ограничений по времени. Развлекайся!
Вопрос 1. Деревья решений также известны как CART. Что такое CART? (A) Деревья классификации и регрессии (B) Инструмент анализа и исследования клиентов (C) Доступ к коммуникациям Перевод в реальном времени (D ) Компьютеризированная автоматическая методика оценки
Вопрос 2. Каковы преимущества деревьев классификации и..
Пять самых больших рисков ИИ и машинного обучения, с которыми помогают справиться платформы MLOps
Поскольку искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся все более распространенными в нашей жизни, важно осознавать риски, связанные с этими технологиями. Существует ряд рисков, связанных с ИИ и МО, таких как проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных, возможность внесения предвзятости в алгоритмы и трудности с пониманием того, как работают модели ИИ и МО. К счастью, есть способы устранить эти риски, используя такие инструменты, как платформы операций..
Упрощение предложений с использованием контролируемого машинного обучения
Введение. Работая в группе из трех человек, мы попытались определить, нужно ли упростить предложения, чтобы их было легче понять. Цель этого проекта — предоставить бинарную классификацию предложений: да, ее нужно упростить (1) или нет, ее не нужно упрощать (0). Для того чтобы информация была доступна для всех, может потребоваться упростить предложения. Существует широкая аудитория читателей, которым может быть трудно: дети, те, для кого английский является вторым языком, и взрослые с..
Работа со скрытым семантическим анализом, часть 2 (машинное обучение)
Интеллектуальный анализ текста с использованием неотрицательной матричной факторизации и скрытого семантического анализа (arXiv)
Автор : : Али Хассани , Амир Иранманеш , Наджме Мансури .
Аннотация: Кластеризация текста, возможно, является одной из самых важных тем в современном анализе данных. Тем не менее, текстовые данные требуют токенизации, которая обычно дает очень большую и очень разреженную матрицу терминов-документов, которую обычно трудно обрабатывать с помощью обычных..
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..