Публикации по теме 'data-science'
Subirority Complex — Выпуск №11
Впервые это сообщение было опубликовано 24 ноября 2017 года в списке рассылки Субира Мансухани , Subirority Complex.
Общие
2 типа стратегий обработки данных, которые нужны каждой компании
Главное – сбалансировать нападение и защиту.
Прогнозы 2018 · Forrester
Загрузите руководство Forrester по прогнозам на 2018 год: получите новую информацию и помогите активизировать действия в своей организации.
Может ли социолог-вычислитель быть вашим следующим лучшим..
Специалисты по данным, не ограничивайтесь CI/CD, вместо этого используйте CI/CD/CF для получения лучших продуктов машинного обучения.
Конвейерная лента непрерывной интеграции (CI), непрерывного развертывания (CD) и непрерывной характеристики (CF) обеспечивает создание моделей машинного обучения с учетом продукта в действительно итеративной среде.
Дни только крупных компаний-разработчиков программного обеспечения (например, FAAMG), курирующих и защищающих лучшие фреймворки машинного обучения, сочтены. Хотя исследования и разработки могут продолжаться в этих компаниях, учитывая размер инвестиций, следующая фаза роста..
Внимание - это все, что вам нужно
Трансформаторы и механизм внимания произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP) и привели к значительным улучшениям в таких задачах, как моделирование языка, машинный перевод и классификация текста. Модель трансформатора, представленная в 2017 году Васвани и др., заменила традиционную архитектуру рекуррентных нейронных сетей (RNN) механизмом самоконтроля, который позволяет более эффективно обрабатывать последовательные данные. Механизм внимания, который позволяет модели..
Приложение с графическим интерфейсом для распознавания рукописных цифр
Введение
Каждый день разработчики усердно работают над машинами, чтобы сделать их более умными и интеллектуальными, используя методы машинного обучения и глубокого обучения, чтобы они могли выполнять задачи, аналогичные людям. С помощью этих методов можно уменьшить человеческие усилия в распознавании, обучении, прогнозировании и во многих других областях.
Способность компьютеров распознавать рукописные цифры человека известна как распознавание рукописных цифр из таких..
Прогнозирование уровня доходов стран
Написав большую часть своих прошлых блогов об автоматизированном машинном обучении, я решил посвятить этот пост реальной задаче машинного обучения.
Цель задачи состояла в том, чтобы определить прогностические атрибуты для уровня дохода страны и, следовательно, попытаться предсказать уровень дохода страны на основе определенных атрибутов.
Оригинальный исходный код можно найти в [1].
Выбор данных
Вначале нам нужно было выбрать атрибуты, которые следует учитывать для задачи, и найти..
Краткий обзор основ машинного обучения Udacity AWS.
ВВЕДЕНИЕ. Машинное обучение — это сложная предметная область, в которой происходят быстрые и захватывающие изменения во всех отраслях.
Что такое машинное обучение? Машинное обучение (МО) — это современный метод разработки программного обеспечения и тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам решать проблемы, используя примеры реальных данных. . Это позволяет компьютерам автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования для..
Понимание процесса Denoising Diffusion, часть 1 (машинное обучение)
Звездообразные вероятностные модели шумоподавления (arXiv)
Автор : Андрей Охотин , Дмитрий Молчанов , Владимир Архипкин , Григорий Бартош , Айбек Аланов , Дмитрий Ветров .
Аннотация: Методы, основанные на вероятностных моделях шумоподавления (DDPM), стали повсеместным инструментом в генеративном моделировании. Однако они в основном ограничиваются гауссовскими и дискретными диффузионными процессами. Мы предлагаем звездообразные вероятностные модели шумоподавления (SS-DDPM),..
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..