Публикации по теме 'machine-learning'
Система рекомендаций для электронной коммерции с использованием совместной фильтрации
Рекомендация товарных категорий продавцам на основе их существующего поведения.
По мере того как популярность онлайн-бизнеса и электронной коммерции становится все более популярной, серьезной проблемой является помощь клиентам, рекомендуя широкий спектр категорий продуктов, чтобы эффективно найти ту, которая им больше всего понравится. Один из методов решения вышеуказанной проблемы - это система рекомендаций. Самая распространенная задача системы рекомендаций - улучшить качество..
Измените свою жизнь и работу с помощью этих 4 полезных нейронных сетей🦾
Вы устали создавать презентации вручную, бороться с созданием видеоконтента или хотите оптимизировать свои бизнес-операции?
Не смотрите дальше силы нейронных сетей. Эти передовые технологии способны трансформировать различные аспекты нашей жизни, от упрощения повседневных задач до революции в целых отраслях. В этой статье мы рассмотрим три полезные нейронные сети, которые каждый может извлечь из Beautiful Al, Fliki AI и JasperAI. Давайте углубимся в то, как эти инструменты могут..
Оперативная разработка для ChatGPT
Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы искусственного интеллекта, предназначенные для понимания и создания текста, похожего на человеческий. LLM обладают впечатляющей способностью обрабатывать и понимать огромные объемы информации, что позволяет им генерировать последовательные и контекстуально соответствующие ответы. Эти модели учатся в результате обширного обучения на различных источниках данных, что позволяет им усваивать закономерности и нюансы человеческого языка. Кроме..
Преобразование пяти ключевых областей EHS с помощью больших данных и машинного обучения
Отслеживание травм, несчастных случаев при транспортировке, опережающих индикаторов и связанных с ними экологических происшествий – непростая задача. Более того, определение первопричины возникновения инцидента и принятие превентивных мер, чтобы он не повторился, также является серьезной проблемой для консалтинговых компаний EHS .
Внедрение Интернета вещей, машинного обучения и больших данных позволит предприятиям с помощью масштабируемых и прогностических моделей снизить операционные..
Что такое исследовательский анализ данных?
Исследовательский анализ данных (EDA) — это важный этап в процессе анализа данных, основная цель которого — понять набор данных и извлечь из него ценную информацию. Основная цель EDA — исследовать данные, обнаруживать закономерности, выявлять аномалии и проверять предположения, прежде чем применять более сложные статистические методы или создавать модели машинного обучения.
Вот некоторые ключевые аспекты исследовательского анализа данных:
Обобщение данных: EDA начинается с суммирования..
Питон или С#? Вы не поверите, насколько они пересекаются!
Гейб А.
Приветствую вас, коллеги-энтузиасты техники! Меня зовут Гейб, и я уже более десяти лет погружен в мир Python и анализа данных.
На своем пути я сталкивался с разными языками программирования, но два из них всегда выделялись: Python и C#.
Если вы так же, как и я, заинтригованы пересечением этих двух гигантов, пристегнитесь! В этом сообщении блога мы рассмотрим сходства, различия и несколько интересных примеров практических фрагментов кода на обоих языках. Итак, берите..
Шесть баночек машинного обучения
Введение
В этой статье мы обсудим машинное обучение, также известное как экспертные системы, и то, как их можно использовать для прогнозирования.
Структуру любого приложения машинного обучения можно разделить на шесть основных задач или шагов. Давайте подробнее рассмотрим каждый из них и выясним, почему они необходимы для создания эффективных приложений машинного обучения.
Банк данных
Первый Jar в ML — это данные. Это какой-то сюрприз? Данные — это топливо, на котором работает..
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..