Публикации по теме 'data-science'
MLOps-Советы и хитрости-75 фрагментов кода
MLOps-Советы и хитрости-75 фрагментов кода
MLOps и обработка данных
Введение:
MLOps, или операции машинного обучения, относятся к набору методов, которые оптимизируют разработку, развертывание и обслуживание моделей машинного обучения, устраняя разрыв между наукой о данных и разработкой программного обеспечения. Эта статья призвана предоставить ценные советы и рекомендации по MLOps и обработке данных, охватывая широкий круг тем, таких как обучение моделей, предварительная обработка..
Prompt Engineering: основные советы по освоению приложений ChatGPT и LLM
Если вы погружаетесь в мир ИИ и больших языковых моделей (LLM), освоение оперативной инженерии имеет решающее значение для раскрытия их полного потенциала. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, создающим приложения LLM, или конечным пользователем, взаимодействующим с диалоговым ИИ, таким как ChatGPT, эти основные стратегии помогут вам получить максимальную отдачу от вашего опыта ИИ.
Пишите четкие и конкретные инструкции
Ключ к получению точных и релевантных ответов от..
Рекомендации по поведению клиентов в режиме реального времени с использованием сеансового подхода
В настоящее время все игроки рынка электронной коммерции (помимо прочего) постоянно стремятся обеспечить наилучший клиентский опыт. Один из вариантов, как этого достичь, — это возможность рекомендовать продукты клиентам индивидуально и, в идеале, в режиме реального времени. В предыдущей статье мы обсуждали, почему индивидуальная рекомендация ОБЯЗАТЕЛЬНА.
Было показано, что использование самой последней информации из сеанса пользователя (т. е. то, что пользователи сейчас просматривают,..
Почему у меня нет синдрома самозванца, и у вас его не должно быть
Синдром самозванца свирепствует в Силиконовой долине. Это то, что беспокоит тех из нас, кто работает и вносит свой вклад в технологии, особенно в быстро развивающейся области ИИ, поскольку стало почти невозможно идти в ногу с навыками и знаниями, необходимыми для работы в области, развивающейся так быстро. Весьма вероятно, что в то время, когда вы читали это, произошел прорыв или прогресс в области ИИ. Вы просто пропустили это, и теперь вам придется наверстать упущенное 😝.
Какие..
Сплиттеры в машинном обучении
В машинном обучении разделитель — это функция или модуль, используемый для разделения набора данных на два или более подмножества для разных целей. Разделение набора данных является важным шагом во многих задачах машинного обучения, таких как обучение модели, ее проверка и тестирование.
Наиболее распространенным типом разделителя является разделитель обучающего теста, который делит набор данных на два подмножества: обучающий набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения..
Как используются слои нормализации, часть 2 (машинное обучение)
Начало работы с нормализацией слоя
Документы с кодом — объяснение нормализации слоев В отличие от пакетной нормализации, нормализация слоев напрямую оценивает статистику нормализации из суммированных входных данных… paperswithcode.com
1. О нормализации слоев и остаточных соединениях в Transformers (arXiv)
Автор: Сё Такасэ , Сюн Киёно , Сосуке Кобаяши , Джун Судзуки
Аннотация: С точки зрения нормализации уровня (LN)..
Анализ данных о дорожном движении в Сиэтле и прогнозирование рисков (проект IBM Capstone)
АНАЛИЗ ДОРОЖНЫХ ДАННЫХ В СИЭТЛЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКОВ
Окончательный проект IBM
Пуджа Мишра (10 октября 2020 г.)
1.Введение
Этот проект является нашей последней отправкой на курс IBM Data Science Professional Certificate на Coursera. Цель проекта — детализировать и использовать набор инструментов Data Science для прогнозного анализа.
Мы будем работать над реальной проблемой и продемонстрируем, как машинное обучение может помочь нам предсказать и обработать значение,..
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..