Публикации по теме 'data-science'
Пошаговая дистилляция : обзор статьи
Дистилляция шаг за шагом: обзор статьи
Изучение одного из самых последних и инновационных методов сжатия LLM
Авторы
Этот пост в блоге был написан Marcello Politi и Vijayasri Iyer .
Введение
В настоящее время широко распространены большие языковые модели. Недавние тенденции в области исследований ИИ показали, что более крупные LM обладают нулевыми возможностями обобщения и способностями к эмерджентному/здравому смыслу . В настоящее время одной из крупнейших языковых моделей..
Преобразование городской мобильности с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения
По мере того, как города продолжают расти, потребность в эффективных и устойчивых транспортных системах становится все более острой. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) играют ключевую роль в формировании будущего городского транспорта, революционизируя планирование мобильности. Важным применением ИИ и МО в планировании мобильности является разработка персонализированных мобильных решений. Анализируя индивидуальные модели поездок и предпочтения, эти технологии могут..
Алгоритм иерархической кластеризации для машинного обучения
Краткое руководство по машинному обучению
Алгоритмы иерархической кластеризации стремятся построить иерархию кластеров. Он хорошо работает для набора данных с вложенными кластерами, например. геометрические данные.
Он начинается с некоторых начальных кластеров и постепенно сходится к решению. Иерархическая кластеризация подразделяется на две категории: агломеративные и вызывающие разногласия.
Агломеративный подход изначально принимает каждую точку данных как отдельный кластер и..
Как работает обнаружение объектов, часть 2
Преподаватель с двумя учебными планами по обнаружению несовместимых с предметной областью объектов в автономном вождении ( arXiv )
Автор: Лунхуэй Юй , Ифань Чжан , Ланьцин Хун , Фей Чен , Чжэнго Ли
Аннотация . Обнаружение объектов для автономных транспортных средств в последние годы привлекает все большее внимание, когда размеченные данные часто обходятся дорого, а неразмеченные данные могут быть легко собраны, что требует исследований в области полуконтролируемого..
Учебник по внедрению Сети знаний для начинающих
Данные против информации против знаний
Перед построением сети знаний важно понять разницу между данными, информацией и знаниями (мудрость - это тема для другого дня!).
Данные обычно представляют собой набор фактов. После обработки, фильтрации и преобразования этих данных мы придаем им структуру и создаем информацию . Понимание, которое может быть получено из этой информации, называется Знания .
Семантическая сеть
Позвольте мне познакомить вас с мечтой, которая называется..
ELU Замена ReLU?
Недавно я нашел исследовательскую работу, которая повысила эффективность модели за счет использования функции активации ELU вместо функции ReLU. В этом блоге я буду исследовать новую функцию ELU. Я также сделал записную книжку на Kaggle, чтобы продемонстрировать работу функции ELU с помощью кода и интерактивного сюжета.
Создание графика ELU fu Исследуйте и запускайте код машинного обучения с помощью Kaggle Notebooks | Использование данных из источников данных..
Машинное обучение: руководство для начинающих
Вам интересна область машинного обучения и вы хотите погрузиться в ее увлекательный мир? В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения, его различные типы алгоритмов, практические приложения и шаги, которые вы можете предпринять, чтобы научиться машинному обучению самостоятельно. Итак, давайте вместе отправимся в это увлекательное путешествие!
Введение в машинное обучение
Машинное обучение — это быстро развивающаяся область, позволяющая компьютерам учиться на основе данных..
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..