Публикации по теме 'machine-learning'
Научные статьи, основанные на нарушениях речи
Автоматизированная классификация нарушений звуков китайской речи на основе глубокого обучения ( arXiv )
Автор: Яо-Мин Куо , Шанк-Джанг Руан , Ю-Чин Чен , Я-Вэнь Ту
Аннотация: в этой статье описывается система анализа акустических данных, которая помогает в диагностике и классификации нарушений речи у детей с помощью компьютера. Анализ был сосредоточен на выявлении и классификации четырех различных типов китайских искажений. В ходе исследования был собран и сгенерирован..
Как Google определяет, кто говорит
Из исследовательского блога Google
Люди замечательно умеют сосредотачивать свое внимание на конкретном человеке в шумной обстановке, мысленно «приглушая» все остальные голоса и звуки. Эта способность, известная как эффект коктейльной вечеринки, естественна для нас, людей. Однако автоматическое разделение речи — разделение аудиосигнала на отдельные источники речи — хотя и является хорошо изученной проблемой, остается серьезной проблемой для компьютеров.
Я надеюсь, что Apple сделает..
Написание планов для предстоящего среднего сериала
Связанные MLOps:
Настройка Metaflow в учетной записи AWS Рабочий процесс развертывания Sagemaker Рецепт ступенчатой функции с Eventbridge
Связанное с приложением (toB/внутреннее)
Эластичный бобовый стебель для Dash HTTPS для эластичного приложения beanstalk на HTTPS
методология машинного обучения
Система рекомендаций Исследование МММ (сравнительный анализ различных методов) Тиражирование документов CBS
Причинный вывод
Использование геолифта для маркетинговой..
RecSys 2018: рекомендательные системы, которые заботятся!
Переход к единому пути
RecSys в этом году сменила формат и решила перейти на однопутный. Мне всегда нравились однопутные конференции, поэтому я определенно предвзято отношусь к этому, но однодорожечная конференция может многое сказать об этом. Одним из неожиданных преимуществ этого метода является то, что он помогает объединить людей из разных слоев общества вокруг одной и той же проблемы / темы. Это особенно полезно на таких конференциях, как RecSys, где опыт участников очень..
Анализ кредитного риска с помощью машинного обучения
Использование машинного обучения для определения вероятности того, что претендент на получение кредита не выполнит свои обязательства по кредиту, чтобы кредиторы могли снизить свой риск.
Введение
Кредитный риск можно определить как риск, связанный с финансовыми потерями, возникшими в результате невыплаты заемщиком кредита. Кредиторам или кредиторам необходимо минимизировать этот риск, чтобы предотвратить перебои в движении денежных средств или нести дополнительные расходы на взыскание..
Создание модели ИИ, которая переводит последовательности ДНК в двоичный код и код ASCII
Цель состоит в том, чтобы использовать OpenAI для создания модели ИИ Jupiter, которая переводит последовательности ДНК в двоичный код и код ASCII, который работает на IBM Watson. Мы будем использовать Python и некоторые его библиотеки, такие как BioPython и NumPy.
Вот пример кода:
импортировать numpy как np из Bio.Seq import Seq
# Определение последовательности ДНК dna_seq = Seq("ATCGATCGATCG")
# Преобразовать последовательность ДНК в двоичную bin_seq =..
Начало работы с анализом графов в Python с помощью pandas и networkx
Графический анализ - не новая отрасль науки о данных, но и не обычный метод, который сегодня используют специалисты по данным. Однако есть некоторые безумные вещи, на которые способны графики. Классические варианты использования варьируются от обнаружения мошенничества до рекомендаций или анализа социальных сетей. Неклассический вариант использования в НЛП связан с извлечением тем ( граф слов ).
Рассмотрим вариант использования обнаружения мошенничества
У вас есть база данных..
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..