Публикации по теме 'machine-learning'
Обучение с подкреплением с A3C
Мотивация этой статьи проистекает из недавнего соревнования, в котором я участвовал, где нам нужно было обучить модель в игре Atari SpaceInvaders и максимально увеличить количество очков, набранных агентом за 100 запусков.
Учитывая, что это был мой первый опыт обучения с подкреплением, я начал с Deep Q Networks и его вариаций. Хотя результат теста был очень приятным для новичка, он был довольно нестабильным и требовал значительного количества тренировок, чтобы получить хороший..
«Возвышение позитивного ОИИ: создание лучшего мира»
Обзор:
I. Супергерой ИИ: положительный ИИ
Введение в ОИИ и его влияние на мир Раскрытие потенциала Positive AGI
II. Понимание AGI: за пределами человеческого интеллекта
Эволюция ОИИ: прошлое, настоящее и будущее Характеристики, определяющие AGI
III. Раскрытие положительного ОИИ: ключевые понятия
Положительный AGI: определение и важность Факторы, которые способствуют положительному AGI Обеспечение положительного воздействия с помощью AGI
IV. Преобразование мира с..
Как условная энтропия используется в информационной геометрии, часть 6 (будущее машинного обучения)
А-унитарные операции и квантовая условная энтропия (arXiv)
Автор: Махати Вемпати , Саумья Шах , Нирман Гангули , Индранил Чакрабарти .
Аннотация: состояния с отрицательной квантовой условной энтропией являются ключевыми компонентами для задач теории информации, таких как сверхплотное кодирование, слияние состояний и односторонняя дистилляция запутанности. В этой работе мы спрашиваем: как определить, полезен ли канал для подготовки состояний с отрицательной условной энтропией? Мы..
Регрессор дерева решений — Визуальное руководство с помощью Scikit Learn
Регрессор дерева решений — визуальное руководство с помощью Scikit Learn
Понимание деревьев решений без математики
В этой статье мы реализуем DecisionTreeRegressor из scikit-learn в python, чтобы визуализировать, как работает эта модель. Мы не будем использовать никаких математических терминов, но воспользуемся визуализацией, чтобы продемонстрировать, как работает регрессор дерева решений, и влияние некоторых гиперпараметров.
Для контекста регрессор дерева решений пытается..
День 27 серии тематических исследований по проектированию систем : Design Flickr
Полный дизайн с примерами
Привет! Добро пожаловать на 27-й день серии тематических исследований System Design, где мы будем разрабатывать Flickr.
Примечание. Прежде чем читать этот пост, прочтите Важные термины проектирования системы, которые вы ДОЛЖНЫ знать .
От среднего до облигации
Здесь, чтобы помочь моим товарищам, начинающим алкоголикам данных, и учиться у них, расти вместе. Все мои истории и блоги будут следовать шаблону, который поможет создать путь обучения. Ссылки на все мои истории находятся ниже, и я обновлю эту историю ссылкой, как только выпущу новую.
Статистика в науке о данных (часть 1) Я всегда был начинающим специалистом по данным, а сейчас являюсь частью сообщества специалистов по науке о данных и так далее…..
Машинное обучение без кода (ML) для файлов Parquet с помощью Amazon SageMaker Canvas и Amazon Athena
TL;DR: SageMaker Canvas представил более 40 источников данных, включая Amazon Athena. Athena можно использовать для запросов к файлам паркета, хранящимся в Amazon S3, — как визуально, так и с помощью SQL-запроса. В этом сообщении блога мы покажем, как запрашивать файлы Parquet в корзине Amazon S3, импортировать набор данных в приложение Canvas, чтобы затем использовать его в любой рабочей нагрузке машинного обучения.
Архитектура
В этой записи блога я покажу, как использовать..
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..