Публикации по теме 'heartbeat'
Fritz AI: обзор за 2019 год
Обзор прогресса, достигнутого нашей командой за последний год
2019 год был невероятно важным и продуктивным для нашей команды - мы еще не закончили наши поиски по созданию Fritz AI Studio , окончательной платформы машинного обучения для мобильных разработчиков, но мы хотели быстро оглянуться на прогресс, достигнутый нами в нескольких областях:
Студия Fritz AI Наши усилия с открытым исходным кодом и сообщества
Мы были вдохновлены невероятным опытом, который разработчики создают..
Этические архитекторы решений ИИ
ИИ коренным образом меняет способы работы отраслей и постепенно переходит к принятию автономных решений во многих компаниях. Это быстрое внедрение ИИ также проникло в несколько важных отраслей, а именно в здравоохранение, судебную систему и банковские решения. Примечательно, что использование ИИ в таких критически важных приложениях сопряжено с основной проблемой ответственности. То есть кто несет ответственность, если результат модели неверен, предвзят или несправедлив по отношению к..
Введение в графические нейронные сети
Графические нейронные сети - их потребности, реальные приложения и базовая архитектура с библиотекой NetworkX
В этом посте мы собираемся исследовать относительно новую область глубокого обучения, которая включает графы - очень важную и широко используемую структуру данных. Этот пост охватывает основы графов, объединение графов и глубокого обучения, а также базовое представление о графовых нейронных сетях и их приложениях. Мы также кратко обсудим, как строить графики с помощью..
Ключ к поиску того, что есть в Tinder? Векторы и машинное обучение
Введение в алгоритмы обучения предпочтениям и парного обучения с использованием методов линейной алгебры, статистики и машинного обучения
Недавно друг написал мне: «Эндрю, я получил тонну совпадений на Tinder, но все еще не смог найти ни одного. Думаю, это потому, что я недостаточно использую линейную алгебру. Можете ли вы помочь мне?"
И я ответил: «Ого, это странно конкретный вопрос. Это похоже на фальшивую ситуацию. Но да, конечно, я посмотрю, что я могу сделать ». В этой..
Лучший способ обучить нейронные сети
Пять советов от экспертов в области глубокого обучения и компьютерного зрения
Я попросил дюжину легенд глубокого обучения в Deci AI поделиться своими любимыми советами по обучению нейронных сетей…
Эти 5 встречались чаще всего:
Экспоненциальная скользящая средняя Усреднение веса Пакетное накопление Точная норма партии Нулевое снижение веса в зависимости от нормы и смещения партии
Позвольте мне разбить их для вас…
1) Экспоненциальная скользящая средняя
Попасть в..
Методы повышения производительности в приложении Xamarin.Forms
Вступление
Когда вы думаете о приложении Xamarin (или любом другом кроссплатформенном), производительность является наиболее важным соображением. Оптимизировать производительность в собственном приложении немного проще, чем в кроссплатформенном приложении, так как сотни блогов, книг и других ресурсов помогут вам на этом пути. Но таких ресурсов меньше, когда речь идет о приложениях, разработанных с помощью кросс-платформенных приложений, таких как Xamarin.
Это сообщение в блоге..
Позитивное и немаркированное обучение: восстановление меток для данных с помощью машинного обучения
У вас есть данные, но ваши лейблы не заслуживают доверия: что теперь делать? (͡ ° ͜ʖ ͡ °)
Проблема
Часто компании хотят внедрить машинное обучение для конкретной задачи - скажем, для выполнения классификации данных - но прокляты проблемой наличия недостаточных или ненадежных меток для этих данных.
В этих случаях компании могут выбрать ручную маркировку своих данных, но ручная маркировка может оказаться сложной задачей, которая также может привести к человеческому предубеждению или..
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..