Публикации по теме 'machine-learning'
Экспертное мнение о машинном обучении от Хеманта Мисры (вице-президент — руководитель отдела прикладных исследований в…
https://www.youtube.com/watch?v=IpCF5e5D3iM&t=37s
Освоение ChatGPT: разблокировка разговоров профессионального уровня
ChatGPT – это мощная языковая модель, разработанная OpenAI, с помощью которой можно вести человеческое общение. Если вы энтузиаст искусственного интеллекта, используя истинный потенциал ChatGPT, вы сможете повысить свою способность общаться, решать проблемы и создавать привлекательный контент. В этой статье мы рассмотрим важные моменты и приемы, которые помогут вам использовать ChatGPT на профессиональном уровне, выводя взаимодействие на новый уровень.
https://chat.openai.com/..
Дорожная карта машинного обучения по математике — Сколько математики требуется?
Линейная алгебра, статистика, вероятность, целевые функции, регуляризация, теория информации, оптимизация, распределение
Содержание
БЕСПЛАТНЫЕ ресурсы –
Глава 1. Линейная алгебра
Глава 2. Статистика
Глава 3. Вероятность
Глава 4. Целевые функции
Глава 5. Регуляризация
Глава 6. Теория информации
Глава 7. Оптимизация
Глава 8. Распространение
Этот этап отличается от книг, доступных в Интернете. Я включил все темы, необходимые для понимания всей..
Использование ChatGPT в Python
Практические примеры использования ChatGPT SDK
Возможно, вы уже использовали или слышали о ChatGPT , когда читаете это. Это языковая модель чат-бота, разработанная OpenAI. И из моего личного опыта я был весьма поражен многими из его функций. В целом, он может писать эссе и рассказы, решать проблемы с кодированием, отлаживать ваш код и всевозможные сценарии, хотя иногда он дает официальные неправильные ответы (но это делает его более похожим на человека).
Примечание : на данный..
Инновационные исследовательские работы по компьютерной графике, часть 2
На пути к дифференцированному рендерингу изображений сонара бокового обзора ( arXiv )
Автор: Ипин Се , Нильс Боре , Джон Фолкессон
Аннотация: Недавние достижения в дифференцируемом рендеринге, которые позволяют вычислять градиенты значений 2D-пикселей по отношению к моделям 3D-объектов, могут применяться для оценки параметров модели с помощью оптимизации на основе градиента только с наблюдением 2D. Глубокие нейронные сети легко включить в такой конвейер оптимизации, что..
Варианты использования стохастической оптимизации, часть 1 (машинное обучение)
Push-LSVRG-UP: распределенная стохастическая оптимизация в несбалансированных направленных сетях с несогласованными инициируемыми вероятностями (arXiv)
Автор: Цзинхуэй Ху , Го Чэнь , Хуацин Ли , Цысян Шэнь , Вэйдун Чжан .
Аннотация: Распределенная стохастическая оптимизация, возникающая в результате пересечения и интеграции традиционной стохастической оптимизации, распределенных вычислений и хранения данных, а также науки о сетях, имеет преимущества высокой эффективности и низкой..
Темы этой недели:
Темы этой недели:
Мы видели много основных тем машинного обучения. Я здесь, чтобы написать обзор задач прошлой недели.
ПОСТРОЕНИЕ СОБСТВЕННОГО КЛАССИФИКАТОРА
Во-первых, мы создали собственный классификатор anaconda по полному исходному коду. мы закончили с 4 шагами в этом процессе, это установка anaconda, извлечение исходного кода, подготовка данных, а также тестирование и обучение набора данных. после этого мы узнаем о проектах построчно.
УСЛОВИЯ :
1.Будущее
Заявление..
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..