Публикации по теме 'fake-news'
Новый подход к FNC — Набор данных конкурса фейковых новостей, 2-е место в общем зачете с половиной ML
1 Аннотация
В эпоху Интернета нам дали роскошь бесконечных потоков быстро доступной информации. Хотя эта скорость передачи данных позволила нам продвинуться вперед с беспрецедентной скоростью, бремя сортировки того, что является правдой, а что нет, возросло для потребителя информации. Эта ложная информация или «фейковые новости» становится все более распространенной. Задача сортировки этой информации имеет монументальный масштаб, поэтому многие государственные учреждения и организации..
Обнаружение фейковых новостей с помощью глубокого обучения
Простая реализация LSTM с Keras
Некоторое время я хотел выполнить небольшой проект, связанный с классификацией текста, и решил опробовать архитектуру, которую я раньше не использовал: долговременная краткосрочная память (LSTM). Вкратце: LSTM - это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), которая может запоминать информацию в течение длительного времени (преимущество перед обычным RNN). Если вы хотите получить более подробную информацию: вот отличное и подробное объяснение архитектуры..
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..