Публикации по теме 'machine-learning'
Создайте свой конвейер машинного обучения с меньшим количеством кода и времени, используя PyCaret
Таблица содержания
Что такое PyCaret? Зачем использовать PyCaret? Предпосылки: Начиная Пикарет: Панды: Загрузка набора данных Получение набора данных — способ 2 Обучение и оценка модели Тестирование модели Прогноз по набору данных Сохранение модели Загрузить модель Заключение
Что такое PyCaret?
PyCaret — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, вдохновленная пакетом CARET в R , написанным в Python . Его цель — использовать минимальный код и..
Вопрос-ответ Чат-бот, использующий модель BERT
Вопросы - система ответов во многих случаях помогает более эффективно находить информацию и выходит за рамки обычного поиска, отвечая на вопросы напрямую, вместо поиска контента, похожего на запрос. В этой статье мы обсудим QA-бота, использующего модель BERT , трансформеры и их приложения.
QA Bot - Приложения:
Вопрос - Автоответчик имеет несколько широких вариантов использования. Здесь мы упоминаем некоторые из них.
Поиск ответов в вопросах и ответах клиентов →
На разных..
Почему краткосрочные модели плохо выглядят при тестировании с коррелированными активами
Я пытался найти некоторые количественные/статистические аргументы, которые могли бы пролить некоторый свет на вопрос о том, оправдано ли ожидать одновременного применения краткосрочной модели к набору инструментов, которые с качественной точки зрения считаются сильно коррелированными. , т. е. корзина фьючерсов на фондовый индекс, металлы, энергоносители и так далее.
Вопросы были подняты несколькими «долгосрочными» фондами, такими как традиционные CTA, где общепринятой практикой..
Полное руководство для начинающих по Theano: мощная библиотека машинного обучения
Полное руководство для начинающих по Theano: мощная библиотека машинного обучения
Если вы интересуетесь машинным обучением, то наверняка слышали о Theano. Это библиотека Python, которая предоставляет инструменты и методы для создания моделей глубокого обучения. Theano известен своими высокопроизводительными вычислениями и способностью поддерживать широкий спектр алгоритмов машинного обучения. В этой статье мы предоставим вам руководство по Theano для начинающих с примером кода.
1...
Классификация изображений недвижимости с использованием трансферного обучения
Агенты по недвижимости тратят много времени на просеивание огромных объемов графических данных, чтобы определить, какие из них использовать в рекламе недвижимости. Это задача классификации изображений недвижимости, цель которой состоит в том, чтобы классифицировать изображения с соответствующими классами с высокой точностью.
Это сквозное тематическое исследование классификатора изображений недвижимости, включая создание модели.
Бизнес-проблема:
Размещение фотографий является..
Как управление рисками помогает бизнесу
Искусственный интеллект получает все большее признание благодаря своей способности существенно изменять повседневную жизнь бизнеса. В управлении рисками AI/ML стали синонимами повышения эффективности и производительности при одновременном снижении затрат. Это стало возможным благодаря способности технологий обрабатывать и анализировать большие объемы данных без формы на более высоких скоростях с гораздо меньшей степенью вмешательства человека. Эта технология также позволила банкам и..
Введение в 3D-распознавание тела
История начинается в марте 2017 года, когда мой начальник сказал, что автоматически распознавать 3D-тела практически невозможно. То, что один считает невозможным, бросает вызов другому.
Итак, проблема заключается в следующем: в качестве входных данных используется трехмерное тело сетки (необработанные треугольники и вершины). Вероятности класса как результат.
Я нашел несколько разных подходов к этой проблеме. Некоторые из них:
Масштабируйте тело и нарежьте его на воксели. Поток..
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..