Публикации по теме 'deep-learning'
Почему искусственный интеллект не так уж и интеллектуален (пока)
Ваш голосовой помощник на смартфоне такой умный, как вы думаете?
Вы, наверное, недавно слышали о достижениях в области искусственного интеллекта или видели рекламу телевизора или смартфона с искусственным интеллектом. А может быть, вы запасаетесь умной техникой, планируя построить себе «умный» дом?
Каждый день нас засыпают этими модными словечками. Но что они на самом деле означают? Действительно ли «умные» устройства умны? Приближают ли нас прорывы в исследованиях искусственного..
🎬 ARK-BRAIN - МОЙ ВИРТУАЛЬНЫЙ ПОМОЩНИК ОЖИВАЕТ.
🎬 ARK-BRAIN - МОЙ ВИРТУАЛЬНЫЙ ПОМОЩНИК ОЖИВАЕТ.
↪ Всем еще раз привет 😊
🤯 Прежде всего: живите из переработанных материалов 🎉
↪ Итак, в прошлом посте я показал своего виртуального помощника - которого я разрабатываю, чтобы немного расслабиться, в котором я показал некоторые вещи, которые он уже умеет. А на прошлой неделе я добавил ему новые функции и подарок 😁🎉
✅ Новые возможности: ✅ Создавайте документы (MS Word, Excel, PowerPoint и др.) и сохраняйте их при необходимости..
Почему MLOps должны быть ориентированы на данные
Что такое МЛОпс? Почему MLOps должны быть ориентированы на данные
Это начало серии статей о MLOps, ориентированных на данные. Запланированная серия:
Почему MLOps должны быть ориентированы на данные (текущая статья) Шесть этапов датацентричных MLOps Колесо данных
Оглавление
· The Origin · Что такое DevOps? · MLOps по дешевке? · Software 2.0 · Model-Centric vs. Центральные подходы ∘ Модельно-ориентированный подход ∘ Датоцентричный подход · Резюме
Слово..
SSL может избежать контролируемого обучения
Для выбора контролируемых задач с моделями самоконтролируемого обучения (SSL), удовлетворяющими определенным свойствам
TL;DR
Обучение с самоконтролем (SSL) можно использовать, чтобы избежать обучения с учителем для некоторых задач, использующих модели с самоконтролем, такие как BERT, как есть, без тонкой настройки (контроля). Например, в этом посте описывается подход к распознаванию именованных объектов без тонкой настройки модели на предложениях. Вместо этого небольшое..
ClinicalBERT: использование модели преобразователя глубокого обучения для прогнозирования повторной госпитализации
ClinicalBERT: использование модели преобразователя глубокого обучения для прогнозирования повторной госпитализации
Прежде чем мы начнем, позвольте мне указать вам на мой репозиторий GitHub [или Jupyter Notebook ], содержащий весь код, используемый в этом руководстве. Не стесняйтесь использовать код, чтобы следовать вместе с руководством. Вы можете использовать эту ссылку Google (439 МБ), чтобы загрузить модель раннего реадмиссии (это все, что вам нужно будет выполнить). В..
Дорожная карта НЛП для машинного обучения
Обработка естественного языка (NLP) — это решение на основе искусственного интеллекта, которое помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком. НЛП имеет несколько практических вариантов использования, таких как машинный перевод, диалоговые боты ИИ, оценка резюме, обнаружение мошенничества и т. д. НЛП использует концепции токенизации, распознавания сущностей, встраивания слов, тематического моделирования, трансферного обучения для создания систем на..
Что такое метод опорных векторов (SVM) ?
Введение в алгоритмы машинного обучения
Машина опорных векторов — это популярная машина обучаемая модель . Сегодня в этой статье я хотел бы дать вам подробное объяснение и как работает эта модель.
модель опорных векторов используется в области обучения с учителем .
Машина опорных векторов и регрессия
Опора вектор модель может использоваться как для задач регрессии , так и для классификации и он разделен на 2 части. Машина опорных векторов (SVM) используется..
Новые материалы
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..
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..