Публикации по теме 'machine-learning'
Статистика для машинного обучения (базовая)
Все основные инструменты статистики, необходимые для начала работы с Data Science / Machine Learning.
Прошли те времена, когда каждому требовались глубокие знания в области статистики, чтобы действительно преуспеть в науке о данных. С автоматизацией множества техник машинного обучения многие новички сразу переходят к коду, даже не зная, что происходит внутри! Однако статистика присутствует во всех сферах науки о данных, будь то визуализация данных, очистка данных или построение модели..
Упрощенная регуляризация: Ridge, Lasso и Elastic Net (с кодом Python!)
Наша работа инженера по машинному обучению в основном связана с настройкой моделей. Именно гиперпараметры, которые мы можем корректировать, действительно дают нам власть над нашими моделями и делают наш опыт таким ценным. При этом одним из самых важных инструментов, которыми владеет инженер по машинному обучению, является регуляризация . В этой статье я дам определение регуляризации простыми словами и расскажу о трех основных методах регуляризации, о том, когда их использовать и как..
Математика для машинного обучения и искусственного интеллекта
Хотя машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более и более доступными, знание математики, лежащей в основе алгоритмов, делает вас лучшим практиком. У многих людей есть боязнь математики, которая отпугивает их от математических знаний в этой области. В этом посте мы собрали книги, которые помогут вам преодолеть боязнь математики и изучить математику в достаточном количестве, чтобы понять и оценить математические основы машинного обучения и искусственного интеллекта...
Тестирование производительности компилятора с помощью генетического программирования
Привет. Меня зовут Виктор Петухов. Я учусь на втором курсе аспирантуры Университета ИТМО и уже более двух лет работаю в JetBrains в команде Kotlin Compiler. Перед тем, как поступить в аспирантуру, я думал о том, как наука может помочь в моих рабочих задачах, таких как тестирование компилятора. К тому времени JetBrains Research уже вела научную работу в области тестирования компиляторов, я решил посмотреть ее и посмотреть, есть ли еще открытые актуальные проблемы. Работая в то время..
MLOps (операции машинного обучения), мой взгляд на консолидацию этой области
В качестве моей первой статьи на Medium в качестве инженера-программиста с опытом работы в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) с самого начала мне было ясно, что моя первая публикация должна быть о MLOps. Путешествуя назад во времени, нам нужно вернуться к истокам DevOps, чтобы понять, как MLOps является расширением DevOps, добавляя в смесь активы машинного обучения. На самом деле, в мире, который меняется все более быстрыми темпами, важность DevOps в командах..
Пусть Face встречает машинное обучение
Работа с лицами - одна из самых интересных задач машинного обучения. В этом посте я постараюсь показать, как с помощью ML можно выполнять великолепные задачи с лицами.
Особая благодарность Адриану Роузброку, его блог на https://www.pyimagesearch.com/ вдохновляет и полон фантастических руководств. Без него я не смог бы написать такой пост.
Распознавание 1 лица с использованием функций Хаара
Вначале были боевые действия Хаара, предложенные Полом Виолой и Майклом Джонсом в качестве..
Создание поисковой системы с использованием скрытых состояний LSTM в качестве представлений
В этой истории я шаг за шагом создам языковую модель на основе LSTM для данного корпуса. Используемые библиотеки для препроцессинга, нейромоделей и т. д. — spaCy и Keras. Основная цель здесь — создать простую поисковую систему для предложений корпуса, используя скрытые состояния LSTM в качестве представлений.
Обратите внимание, что для этого небольшого руководства требуется, чтобы читатель имел хотя бы прочные основы в Python и машинном обучении, поскольку здесь я сосредоточился на..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..