Публикации по теме 'machine-learning'
Технический обзор машинного обучения с использованием Python в 2020 году
Технический обзор машинного обучения с использованием Python в 2020 году
Машинное обучение — это приложение и часть искусственного интеллекта. Он позволяет компьютерам обучаться и повышать производительность без явного программирования. Это помогает разрабатывать компьютерные программы и помогает машинам учиться больше при воздействии новых данных.
Исследования показывают, что в 2018 и 2019 годах наблюдался рост талантов в области машинного обучения . В 2020 году этот..
Учебные джемы по машинному обучению — Студенческие клубы разработчиков Google
GDSC BVP DET дал нам возможность провести удивительное мероприятие под названием ML Study Jams. ML Study Jams — это месячное путешествие, цель которого — узнать, что такое машинное обучение и каковы его преимущества. Это дало студентам подходящий подход для начала своих исследований и углубленного изучения машинного обучения и науки о данных. У Google есть несколько платформ, таких как краудсорсинг, Quick, Draw! , Kaggle и многое другое, где люди со всего мира могут внести свой вклад,..
Дотрансформаторная эра НЛП (обзор) — Часть 2
Авторы: Парин Джавери , Рия Джоши
В предыдущей статье мы дали обзор того, что такое вложения и их широкие категории — разреженные и плотные. В этой статье мы сосредоточимся на том, как можно решать задачи НЛП с помощью разреженных вложений (TF-IDF, Bag of Words, BM25 и т. д.) и классических алгоритмов машинного обучения.
Предварительные условия : основы машинного обучения
Чтобы объяснить поток, мы возьмем пример задачи классификации текста.
Задача Текстовая классификация..
Starbucks сделает предложение, от которого невозможно отказаться
Использование машинного обучения для поиска предложений, которые понравятся клиентам.
Понимание бизнеса
В отличие от крестного отца, приведенного в заголовке, у современного бизнеса есть более перспективные методы убеждения клиентов: сила больших наборов данных и статистических методов, позволяющих делать из них выводы. Более известный как машинное обучение. Starbucks — международная сеть кофеен, торгующих напитками, едой и товарами. Приложение Starbucks — важный канал прямого..
Туз
Туз
Замените корпус Macbook на корпус из 18-каратного золота, тщательно отполированный.
Возможное темное будущее машинного обучения
За последние годы машинное обучение добилось значительных успехов, преобразовав отрасли, автоматизировав задачи и улучшив процессы принятия решений. От здравоохранения до финансов применения машинного обучения обширны и многообещающи. Однако по мере того, как мы глубже погружаемся в эту сферу, основанную на искусственном интеллекте, крайне важно учитывать потенциальное темное будущее, которое может развернуться вместе с его замечательными достижениями.
Одной из основных проблем на..
23 вопроса на собеседовании по оптимизации
Оптимизация науки о данных максимизирует целевые переменные (KPI) за счет поиска в пространстве состояний предикторов/функций, влияющих на прогнозирование и модели прогнозирования. Приведенные ниже вопросы помогут интервьюерам и интервьюируемым подготовиться к интервью «ученый по данным для оптимизации», охватывающему различные сценарии, проблемы и решения.
Вопросы по сценарию
Сценарий 1: у нас есть…
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..