Публикации по теме 'machine-learning'
Новые методы самоконтроля, часть 2 (Машинное обучение, 2023 г.)
Мультимодальное самоконтролируемое обучение для рекомендации (arXiv)
Автор: Вэй Вэй , Чао Хуан , Лянхао Ся , Чусю Чжан .
Аннотация: Появление мультимодальных платформ для обмена информацией в Интернете (например, TikTok, Youtube) позволяет персонализированным рекомендательным системам включать различные модальности (например, визуальные, текстовые и акустические) в скрытые пользовательские представления. В то время как существующие работы по мультимодальным рекомендациям используют..
Книги по машинному обучению для начинающих| Пошаговое руководство
Если вы, как и я, заядлый читатель книг и хотите получить пошаговое руководство по использованию книг для машинного обучения, эта статья для вас. Я также добавлю некоторые личные комментарии (к книгам, которые я читал) или обычные комментарии (к книгам, которые я не читал).
Если вас интересует дорожная карта Full DataScience, ознакомьтесь с моей статьей . Это пошаговое руководство, охватывающее все, от математики до MLOP.
Книги в этой статье предполагают, что вы знаете Python...
Выявление скрытых закономерностей в ваших данных: углубленное изучение анализа главных компонентов
В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как использовать анализ основных компонентов (PCA) в науке о данных для уменьшения размерности больших наборов данных. Вы научитесь выявлять закономерности и взаимосвязи между переменными и получать ценную информацию из ваших данных с помощью этого мощного инструмента.
Введение
Анализ основных компонентов (PCA) — это широко используемый статистический метод в науке о данных, машинном обучении и различных других областях. Это мощный и..
Обучение мыльному интерфейсу в NOIDA.
Convergentlearningsolutions имеет аппаратную лабораторию для обучения Soap-UI в Noida. Аппаратное и программное обеспечение требуется для изучения всех навыков, необходимых для обучения Soap-UI. Наши инструкторы планируют обучение Soap-UI, ориентированное на работу. convergentlearningsolutions — один из хорошо оборудованных учебных центров Soap-UI в Нойде . Мы проводим обучение проектам в реальном времени, которые помогают студентам лучше понять. Convergentlearningsolutions и..
Как можно применить машинное обучение к проекту Universal Translator
Отказ от ответственности: я имею в виду этот репозиторий.
На данный момент проект «Универсальный переводчик» отлично справляется со своей задачей: берет файл с определенной структурой, анализирует содержимое и конвертирует заданные единицы в нужные, выгружая их в файл, на который также указывает пользователь. Однако мы заинтересованы в постоянном улучшении приложения, и следующим шагом, безусловно, будет машинное обучение.
Текущее поведение
Если мы изучим текущее поведение..
С нуля до продвинутого о регрессии!
Регрессия — это мощный инструмент, который используется в самых разных реальных приложениях для прогнозирования, понимания взаимосвязей между переменными и выявления закономерностей в данных. Некоторые из наиболее распространенных применений регрессии включают:
Экономика . Регрессия используется для моделирования экономических тенденций, прогнозирования будущих экономических условий и понимания взаимосвязи между различными экономическими переменными. Финансы . Регрессия используется..
Далее — ML для инвестирования
Последние несколько лет были интересными. Поучительно, во многом, на самом деле. После пары лет работы в стартапе, где я многому научился, я только что закончил несколько лет работы в крупной компании, где узнал еще кое-что.
У меня также был опыт, который действительно изменил мой подход к жизни.
В эти дни я гораздо лучше осознаю, как мало времени остается, чтобы что-то сделать на этой планете, и как важно проводить время, которое у меня есть, делая то, что мне небезразлично, среди..
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..