Публикации по теме 'data-science'
Генетический алгоритм: Генерация решений на основе случайности
Алгоритмы глубокого обучения очень популярны и используются во многих приложениях машинного обучения и искусственного интеллекта, от прогнозирования до автономных автомобилей. Однако одним из недостатков архитектуры глубокого обучения является то, что эти структуры имеют множество дифференцируемых параметров, которые требуют большого количества обучающих данных, часто много вычислительных ресурсов, часто нескольких машин и требуют плотной выборки для сопоставления входного пространства с..
Учебный курс по машинному обучению в Гургаоне - наука о данных - Лучший институт
Обучение машинному обучению в Гургаоне
Машинное обучение — это не отдельный метод или технология, а скорее область вычислительной науки, которая включает в себя множество технологий для создания систем, которые могут учиться на данных в своей среде, а затем делать прогнозы и предпринимать действия при столкновении с новой ситуацией.
В настоящее время машинное обучение используется во многих областях и отраслях. например, медицинская диагностика, обработка изображений, предсказание,..
Бесплатные ключи продукта Windows 11!
Бесплатные ключи продукта Windows 11 с использованием ИИ!?
Итак, ранее сегодня я просматривал новости Google, когда наткнулся на статью об оборудовании Тома, в которой говорилось о человеке, который смог сгенерировать бесплатные ключи продукта Windows 11 с помощью чата GPT и Bard AI. Я сам протестировал этот метод (конечно, нет). используя эти ключи), что он действительно работает.
Я никому не рекомендую пробовать этот метод, так как он может быть крайне незаконным, и, как мы все..
15 захватывающих идей проекта по науке о данных для области электронной коммерции / отрасли
Индустрия электронной коммерции значительно выросла за последние годы, и все больше и больше компаний переходят на онлайн-каналы продаж.
Наука о данных может помочь компаниям электронной коммерции получить представление о поведении клиентов, оптимизировать свои маркетинговые кампании и улучшить качество обслуживания клиентов. В этом сообщении блога мы обсудим пятнадцать интересных идей проектов по науке о данных для домена электронной коммерции.
Сегментация клиентов. Сегментируйте..
MLOps Beyond Training: упрощение и автоматизация операционного конвейера
MLOps Beyond Training: упрощение и автоматизация операционного конвейера
Развивающееся значение «MLOPs»
Когда вы говорите «MLOPs», что вы имеете в виду? По мере развития технологической экосистемы, связанной с машинным обучением, «MLOPs» теперь, по-видимому, имеет (по крайней мере) два совершенно разных значения:
Одно распространенное использование «MLops» относится к циклу обучения модели ИИ : подготовка данных, оценка и обучение модели. Эта итеративная или интерактивная модель..
Как работает концепция Graph Laplacian part3(Machine Learning)
Лапласианский подход к избыточному сглаживанию на основе дробного графа (arXiv)
Автор: Сохир Маскей , Раффаэле Паолино , Арас Бачо , Гитта Кутынёк
Аннотация . Графовые нейронные сети (GNN) продемонстрировали самые современные характеристики в различных приложениях. Тем не менее, GNN часто с трудом фиксируют дальние зависимости на графиках из-за чрезмерного сглаживания. В этой статье мы обобщаем концепцию пересглаживания неориентированных графов на ориентированные. С этой..
Измерение Вапника-Червоненкиса
Давайте начнем с предыстории:
Компромисс между погрешностью и дисперсией. Методы с высокой дисперсией могут хорошо представлять обучающую выборку, но подвержены риску переобучения. Напротив, высокое смещение обычно приводит к более простым моделям, которые могут не соответствовать данным.
Точно так же большой компромисс заключается в том, что чем больше ваш класс гипотез, тем лучше лучшая гипотеза моделирует лежащую в основе истинную функцию, но тем сложнее найти эту лучшую гипотезу...
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..