Публикации по теме 'machine-learning'
Специализированный ИИ, который ВАМ НУЖЕН
Добро пожаловать в необычайную сферу специализированных систем искусственного интеллекта (ИИ), где революционные технологии меняют отрасли и революционизируют нашу жизнь. От овладения языком до визуального восприятия и многого другого — эти мощные ИИ обеспечивают непревзойденные возможности. Приготовьтесь погрузиться в эту захватывающую экосистему ИИ и открыть для себя их замечательные способности!
Обработка естественного языка (NLP): станьте свидетелем волшебства понимания и..
Почему у меня нет синдрома самозванца, и у вас его не должно быть
Синдром самозванца свирепствует в Силиконовой долине. Это то, что беспокоит тех из нас, кто работает и вносит свой вклад в технологии, особенно в быстро развивающейся области ИИ, поскольку стало почти невозможно идти в ногу с навыками и знаниями, необходимыми для работы в области, развивающейся так быстро. Весьма вероятно, что в то время, когда вы читали это, произошел прорыв или прогресс в области ИИ. Вы просто пропустили это, и теперь вам придется наверстать упущенное 😝.
Какие..
Сплиттеры в машинном обучении
В машинном обучении разделитель — это функция или модуль, используемый для разделения набора данных на два или более подмножества для разных целей. Разделение набора данных является важным шагом во многих задачах машинного обучения, таких как обучение модели, ее проверка и тестирование.
Наиболее распространенным типом разделителя является разделитель обучающего теста, который делит набор данных на два подмножества: обучающий набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения..
Классификация изображений с использованием глубоких нейронных сетей - удобный для новичков подход с использованием TensorFlow
tl;dr
Мы построим глубокую нейронную сеть, которая сможет распознавать изображения с точностью 78,4%, объясняя при этом методы, используемые на протяжении всего процесса.
Вступление
Последние достижения в области глубокого обучения сделали возможными такие задачи, как распознавание изображений и речи.
Глубокое обучение: подмножество алгоритмов машинного обучения, которое очень хорошо распознает шаблоны, но обычно требует большого количества данных.
Глубокое обучение превосходно..
Как используются слои нормализации, часть 2 (машинное обучение)
Начало работы с нормализацией слоя
Документы с кодом — объяснение нормализации слоев В отличие от пакетной нормализации, нормализация слоев напрямую оценивает статистику нормализации из суммированных входных данных… paperswithcode.com
1. О нормализации слоев и остаточных соединениях в Transformers (arXiv)
Автор: Сё Такасэ , Сюн Киёно , Сосуке Кобаяши , Джун Судзуки
Аннотация: С точки зрения нормализации уровня (LN)..
Анализ данных о дорожном движении в Сиэтле и прогнозирование рисков (проект IBM Capstone)
АНАЛИЗ ДОРОЖНЫХ ДАННЫХ В СИЭТЛЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКОВ
Окончательный проект IBM
Пуджа Мишра (10 октября 2020 г.)
1.Введение
Этот проект является нашей последней отправкой на курс IBM Data Science Professional Certificate на Coursera. Цель проекта — детализировать и использовать набор инструментов Data Science для прогнозного анализа.
Мы будем работать над реальной проблемой и продемонстрируем, как машинное обучение может помочь нам предсказать и обработать значение,..
Работа с гипотезой лотерейного билета, часть 1 (машинное обучение)
Гипотеза лотерейного билета для Vision Transformers (arXiv)
Автор: Сюань Шэнь , Чжэнлунь Конг , Минхай Цинь , Пейян Дун , Гэн Юань , Синь Мэн , Хао Тан , Сяолун Ма , Янжи Ван
Аннотация . Обычная гипотеза лотерейного билета (LTH) утверждает, что существует разреженная подсеть внутри плотной нейронной сети и надлежащий метод случайной инициализации, называемый выигрышным билетом, такой, что его можно обучить с нуля до почти так же хорош, как плотный аналог. Между тем..
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..