Публикации по теме 'data'
GPT4 — Раскрытие возможностей мультимодального обучения: преодоление трудностей и использование…
В марте OpenAI выпустила GPT-4, преемницу знаменитой модели GPT-3. Несмотря на то, что он обладает многими впечатляющими функциями, такими как возможность обработки более длинных контекстных окон, более продвинутое мышление и навыки генерации и понимания на естественном языке, одной из самых удивительных добавленных функций является возможность обработки ввода изображения. Действительно, GPT-4 является мультимодальным, то есть он может генерировать контент на основе как изображений, так и..
Человеческое обучение и ИИ
Это был мой первый месяц на новой работе. Я работал с новым потенциальным клиентом и посещал их несколько раз, чтобы завершить предложение для их требований. Сейчас это может показаться немного странным, но тогда мы встречались лично для обсуждения. Телефоны использовались только для записи на прием. Для меня стало обычным приезжать в гостиницу накануне вечером и уходить в офис рано утром, сразу после быстрого завтрака.
На этот раз я приехал очень поздно и не успел сообщить..
4 навыка, которыми должен обладать каждый специалист по данным
Добро пожаловать обратно! Наука о данных — это область карьеры, которая стремительно растет, но наука о данных — это только машинное обучение и кодирование? Абсолютно нет, давайте поговорим о некоторых навыках, которыми вы должны обладать как специалист по данным. Во-первых, если вы планируете стать специалистом по данным, ознакомьтесь с этой статьей, которую я написал о создании вашего резюме по науке о данных:
Как создать резюме по науке о данных С..
Как машинное обучение может помочь нам справиться со сложностью алгоритмов (часть 2 из части 5…
Введение
В последней статье, посвященной этой теме, мы обсуждали алгоритмы с точки зрения временной сложности.
Теперь, когда мы знакомы с этой частью, давайте посмотрим дальше в исследовании, сначала перейдя к параметрам ЦП, которые можно оптимизировать с помощью машинного обучения.
Соображения относительно проектных параметров ЦП
1.Энергия
Сначала мы инициализируем энергопотребление ЦП, например. У меня есть MacBook Pro, у которого есть начальный предел = S. Который..
Всестороннее руководство по обучению дерева решений для классификации
Деревья решений — это группа методов «разделяй и властвуй», в которой используется перевернутая древовидная структура для прогнозирования результата нашей проблемы. Модель предсказывает значение целевой переменной, используя простые правила принятия решений, выведенные из доступных функций. Дерево решений — это один из самых мощных методов прогнозной аналитики для создания бизнес-правил, который можно использовать как для регрессии , так и для классификации .
Он начинается с..
Meteor: передовой опыт работы с API и данными
Теперь пришло время хороших практик с API и данными (см. Часть 1 и часть 2 ). Когда вы впервые думаете о Meteor, вы можете забыть, что у вас есть API, потому что все просто работает, но это становится ясно, когда у вас есть ваше приложение опубликовано в Apple Store и Google Play, потому что, если вы не обращаете внимания, возможно, ваше приложение будет часто ломаться после обновления для ваших пользователей, пока Meteor не сможет обновить клиентский код.
В типичном приложении..
Как писать для Data And Beyond
Моя новая публикация нацелена на привлечение высококачественных воспроизводимых историй о данных и смежных темах, включая науку о данных, машинное обучение, искусственный интеллект, программирование и технологии.
Одним из преимуществ платного членства в Medium является возможность создавать новые публикации . Поскольку большинство моих историй нигде больше не публиковалось, я решил создать новую под названием Данные и не только :
Данные и не только..
Новые материалы
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..
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..