Публикации по теме 'data'
Как я создал язык программирования: результат
Ну типа.
Я имею в виду, что это не так сложно или причудливо, как то, что используют, например, Python, C или Java. Это то, что можно было бы назвать маленьким языком программирования , имеющим ограниченную функциональность, но, тем не менее, работающим.
Но он работает (довольно прилично), обрабатывает ошибки и служит цели.
Что оно делает?
Я большой любитель математики. Но что касается языков программирования специально для математики, я не смог найти ничего, кроме MATLAB и..
Исследовательские работы по пониманию естественного языка от Amazon Research
Улучшение крупномасштабных диалоговых помощников с помощью выбора обучающей выборки на основе интерпретации модели
Автор: Стефан Шредл , Маной Кумар , Киана Хаджеби , Мортеза Зияди , Шрирам Венкатапати , Анил Рамакришна , Рахул Гупта , Прадип Натараджан
Вывод . Модели понимания естественного языка (NLU) являются основным компонентом крупномасштабных диалоговых помощников. Сбор обучающих данных для этих моделей с помощью ручных аннотаций является медленным и дорогим,..
Что такое взлом немаркированных данных в неконтролируемом обучении?
Обучение с учителем и обучение без учителя — это два типа машинного обучения, которые используются для решения разных задач.
При обучении с учителем алгоритмы получают помеченные обучающие данные и могут изучить функцию, которая сопоставляет входные данные с выходными метками. Цель обучения с учителем — делать прогнозы относительно новых, невидимых данных на основе шаблонов, извлеченных из обучающих данных. Обучение с учителем часто используется для таких задач, как классификация,..
PRINCE Challenge Out-of-Distribution
Лаборатория искусственного интеллекта Criteo рада представить PRINCE (PRomoting INvariance для классификации просмотров в разных средах), внедистрибутивную вызов по обобщению в сотрудничестве с ECML-PKDD'22 , которая продлится до 6 июня 2022 года.
Уже зарегистрированные участники более месяца боролись за изучение моделей с максимально возможной эффективностью обобщения в средах, которые не использовались при обучении .
Обобщение вне распределения
Алгоритмы машинного..
Правильный сбор данных для машинного обучения искусственного интеллекта
Практика осознанного сбора данных в успешном искусственном интеллекте
* контент синдикации из Applied AI blog Mind Data
В современном развитии технологий искусственного интеллекта машинное обучение всегда ассоциировалось с ИИ, и во многих случаях машинное обучение считается эквивалентом искусственного интеллекта. Машинное обучение на самом деле является подмножеством искусственного интеллекта, эта дисциплина машинного обучения полагается на данные для выполнения обучения ИИ,..
Как работает представление речи, часть 1 (машинное обучение)
VATLM: предварительное обучение визуально-аудио-текста с помощью унифицированного маскированного прогнозирования для обучения представлению речи (arXiv)
Автор: Цюши Чжу , Лун Чжоу , Цзицян Чжан , Шуцзе Лю , Бинсин Цзяо , Цзе Чжан , Лиронг Дай , Дасинь Цзян , Джинью Ли , Фуру Вэй
Аннотация: хотя речь — это простой и эффективный способ общения людей с внешним миром, более реалистичное речевое взаимодействие содержит мультимодальную информацию, например, зрение, текст...
85% проектов по науке о данных терпят неудачу. Как этого избежать?
Наука о данных сейчас в моде, но знаете ли вы, что колоссальные 85% проектов по науке о данных не приносят ожидаемых результатов? Это верно. Несмотря на ажиотаж вокруг науки о данных, реальность такова, что многие компании изо всех сил пытаются превратить данные в ценную информацию.
Так почему же так много проектов по науке о данных терпят неудачу? Вот некоторые из наиболее распространенных причин:
Неясные бизнес-цели. Без четких бизнес-целей сложно разработать модель обработки..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..