Публикации по теме 'machine-learning'
Краткое руководство по развертыванию моделей машинного обучения с помощью Flask API
Развертывание моделей машинного обучения является важным шагом на пути внедрения решений в области науки о данных и искусственного интеллекта в реальный мир. В этой статье мы рассмотрим, как создать Flask API для развертывания модели машинного обучения. Flask — это микровеб-фреймворк, написанный на Python, который идеально подходит для создания RESTful API. Мы будем использовать библиотеку scikit-learn для обучения модели линейной регрессии на наборе данных об автомобилях, а затем..
Практическое руководство по прогнозированию качества вина с использованием логистической регрессии
Введение
Вы когда-нибудь задумывались, можно ли предсказать качество вина на основе его химических свойств? В этом руководстве мы рассмотрим, как построить модель логистической регрессии для прогнозирования качества вина с использованием набора данных Wine Quality. Логистическая регрессия — это популярный метод для задач бинарной классификации, что делает его идеальным выбором для прогнозирования того, хорошего качества вино или нет. Итак, хватайте бокал любимого вина и вперед!..
Как внедрить науку о данных в свой бизнес
На некоторых из моих должностей, а чаще в качестве консультанта, я видел, как компании прилагают усилия для создания в своей организации возможностей для анализа данных. Хорошо известно, что большинство этих попыток терпят неудачу.
Внимательно изучив как успехи, так и неудачи, я уверен, что существует четко определенный процесс для успешного создания потенциала в области науки о данных. Я собираюсь обрисовать здесь этот процесс.
Подход «прежде всего инженерия»: пример
Процесс,..
4 применения машинного обучения (ML) в сфере здравоохранения
Больницы, клиники и другие медицинские организации по всему миру работают с компаниями-разработчиками программного обеспечения для разработки административных систем, которые все больше переводятся в цифровую форму и автоматизируются. Что еще более важно, ученые и исследователи используют машинное обучение (ML) для создания ряда умных решений, которые в конечном итоге могут помочь в диагностике и лечении болезни. Пациенты получают максимальную выгоду, поскольку технология может улучшить их..
Глубокое обучение — введение
Глубокое обучение — это исследование моделей обучения с многоуровневыми представлениями:
Многослойная (прямая) нейронная сеть Многослойная графическая модель (сеть глубокого доверия, глубокие машины Больцмана)
Каждый слой соответствует «распределенному представлению» (векторы единиц, каждая из которых представляет наличие определенного признака).
Единицы в слое не являются взаимоисключающими Каждая единица является отдельной функцией ввода Два устройства могут быть «активными»..
Понимание нейронных ОДУ (ИИ)
Теория реализации рекуррентных нейронных ОДУ с использованием встраивания полиномиальной системы ( arXiv )
Автор: Мартин Гонсалес , Тибо Дефурно , Хатем Хайри , Михай Петрецкий
Аннотация: В этой статье мы показываем, что нейронные аналоги ОДУ рекуррентных (ODE-RNN) и сетей с долговременной кратковременной памятью (ODE-LSTM) могут быть алгоритмически встроены в класс полиномиальных систем. Это встраивание сохраняет поведение ввода-вывода и может быть расширено на другие..
Как я нашел почти 300 000 ошибок в MS COCO
Неточные метки — это молчаливый налог на модели компьютерного зрения
TL;DR — Плохие ярлыки — серьезная проблема в ИИ. Я создаю компанию, чтобы решить эту проблему, и у меня есть новый подход, который находит в 10 раз больше ошибок этикеток, чем существующая работа. "Нажмите здесь, чтобы связаться со мной. Отправьте мне свой набор данных, и я скажу вам, что неправильно помечено! (Версия, не требующая предоставления данных, появится в ближайшее время)
Обо мне: Я доктор философии..
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..