Публикации по теме 'machine-learning'
Обучение маркетингу по электронной почте в NOIDA.
Обучение маркетингу по электронной почте в Нойде организовано ведущим учебным заведением Нойды. Мы предлагаем самые обучающие среды для ведущих технических маркетологов по электронной почте по доступным ценам. Лучший учебный институт по электронному маркетингу в Нойде предлагает лучший технический ИТ-тренинг по электронному маркетингу. Мы предоставляем базовое и продвинутое обучение маркетингу по электронной почте в Noida с необходимыми знаниями. Обучение маркетингу по..
Роль машинного обучения в страховой отрасли
Страховая отрасль в значительной степени зависит от данных для расчета рисков и получения персонализированных рейтингов. И сегодня сектор переживает значительную цифровую трансформацию из-за постепенного появления технологий. Страховщики используют машинное обучение для упрощения бизнес-операций, бесперебойного обслуживания клиентов и эффективного обнаружения мошенничества. В последнее время искусственный интеллект наделал много шума почти во всех отраслях промышленности, и страховая..
Как предсказать победителя матча по крикету с помощью машинного обучения
Мы все продолжаем проверять результаты матчей по крикету на Cricbuzz. Cricbuzz собирал данные о результатах матчей за последние 4 года, используя их, они хотят создать сервис, который будет предсказывать, кто выиграет матч. Увлекательно, правда? Они используют алгоритмы машинного обучения , чтобы предсказать, какая команда выиграет матч, на основе определенных точек данных. Прямая трансляция проекта 12 февраля, суббота, 19:00.
Записаться сейчас
Для этого мы выполним следующие..
Буферы протокола для передачи данных между Elixir / Phoenix и Python
Эта статья является расширением моей предыдущей статьи под названием « Использование обученных Python моделей машинного обучения из приложений Phoenix (Elixir) ». В моей предыдущей статье я показал, как использовать обученные на Python модели машинного обучения из приложений Elixir с помощью ErlPort . Однако параметры модели, передаваемые из приложения Phoenix (Elixir) для прогнозирования с использованием кода Python, были простым типом данных списка и поддерживались встроенными..
Воспринимающий: общее восприятие с итеративным вниманием
Воспринимающий: общее восприятие с итеративным вниманием Биологические системы воспринимают мир, одновременно обрабатывая многомерные входные данные от различных модальностей… arxiv.org
Биосистемы воспринимают мир, обрабатывая тусклые входные данные от зрения, слуха, осязания и т. д. Модели восприятия в глубоком обучении разрабатываются для индивидуальных модальностей, опираясь на определенные предположения, например. сетчатые..
5 лучших алгоритмов ускорения в машинном обучении
Привет,
Я представил вам 5 самых популярных алгоритмов повышения, которые должен знать каждый разработчик машинного обучения. Одна из причин, по которой алгоритмы бустинга становятся все более популярными, заключается в том, что они не учитывают только одну модель. Они создают несколько слабых моделей обучения и объединяют свои результаты, чтобы создать сильную прогностическую модель.
Алгоритм LightGBM
Распределенная среда повышения градиента для машинного обучения, известная..
Новые разработки в графовых нейронных сетях, часть 2 (машинное обучение)
GNN-SL: маркировка последовательностей на основе ближайших примеров через GNN (arXiv)
Автор: Шухэ Ван , Юсянь Мэн , Жунбинь Оуян , Цживэй Ли , Тяньвэй Чжан , Линцзюань Лю , Гоинь Ван
Аннотация: чтобы лучше справляться с длинными хвостами в задаче маркировки последовательностей (SL), в этой работе мы вводим маркировку последовательностей графовых нейронных сетей (GNN-SL), которая дополняет выходные данные стандартной модели SL с помощью аналогичные примеры тегов,..
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..