Публикации по теме 'machine-learning'
Обновления наивного байесовского классификатора 2023, часть 4 (машинное обучение)
Дополненные наивные байесовские классификаторы с деревом с ограничениями иерархических зависимостей для иерархических пространств признаков (arXiv)
Автор : Цен Ван , Алекс А. Фрейтас
Аннотация: Классификатор Tree Augmented Naive Bayes (TAN) представляет собой тип вероятностной графической модели, которая создает дерево зависимостей с одним родителем для оценки распределения данных. В этой работе мы предлагаем два новых алгоритма Байеса, основанных на иерархических зависимостях, а..
Уловка "репараметризации" в вариационных автоэнкодерах
В этой статье мы узнаем об уловке «повторной параметризации», которая делает вариационные автоэнкодеры (VAE) подходящим кандидатом для обратного распространения ошибки. Во-первых, мы кратко обсудим автоэнкодеры и проблемы, связанные с их ванильными вариантами. Затем мы сразу перейдем к сути статьи - трюку с «перепараметризацией».
Примечание . Эта статья не представляет собой руководство по использованию автоэнкодеров, поэтому при необходимости я кратко расскажу о них. Если вы..
Вашим следующим коллегой будет компьютер
Как сотрудничество между людьми и системами машинного обучения приведет к созданию следующего поколения отличных продуктов
Если вы не читали Facebook M - Тест против Тьюринга Арика Сосмана , посмотрите его - он отлично разбирается в некоторых методах, используемых Facebook, поскольку они разработать M , их ответ на Siri от Apple и Cortana от Microsoft:
Facebook M - Тест Анти-Тьюринга Facebook недавно запустил ограниченную бета-версию своего..
Искусственный интеллект в производстве.
ИИ в производстве — это интеллект машин для выполнения задач, подобных человеческим, — реагирования на внутренние и внешние события, даже автономного предвосхищения событий. Машины могут определить износ инструмента или что-то непредвиденное — возможно, действительно ожидаемое — и они могут отреагировать и решить проблему.
Производители и поставщики услуг искусственного интеллекта постоянно работают над выявлением закономерностей и работой над проблемами, зная, что действительно..
Еженедельный обзор новостей по науке о данных — «Универсальный агент DeepMind» и новые тона кожи для Google
Универсальный агент
DeepMind только что выпустили нового универсального агента по имени Гато. Возможно, целью многих исследований ИИ, которые мы видим сегодня, является создание системы с «общим искусственным интеллектом», то есть системы, способной выполнять любые задачи и способной к самосовершенствованию.
В то время как некоторые скептически относятся к возможности достижения AGI, на этой неделе DeepMind сделала небольшой шаг, продемонстрировав Gato, систему искусственного интеллекта,..
ChatGPT отвечает на дополнительные вопросы на собеседовании
ChatGPT отвечает на дополнительные вопросы на собеседовании
Со времени моей последней статьи я получил очередное собеседование от компании на позицию научного разработчика. Это было 40-минутное онлайн-тестирование, в основном состоящее из вопросов с несколькими вариантами ответов. Я не знаю, что сказать, кроме того, что они не имели никакого отношения к серьезным научным разработкам, особенно когда мне предстояла серьезная работа.
Итак, я ответил на вопросы в ChatGPT, что дало мне..
Рекомендация с использованием матричной факторизации
В эпоху цифрового мира мы видим рекомендации во всех сферах, будь то веб-сайт электронной коммерции, развлекательный веб-сайт или сайты социальных сетей. Рекомендация не только дает пользователю рекомендуемый выбор (на основе прошлой активности), но также сообщает о поведении пользователя (сентиментальный анализ или эмоциональный ИИ).
Итак, сначала давайте разберемся, что такое рекомендация. Это в основном рекомендация элемента пользователю на основе его прошлого поиска / активности...
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..