Публикации по теме 'machine-learning'
Минеральные исследования 4.0
Mineral Exploration 4.0
Как бы изменились показатели открытия, если бы мы были более открытыми для данных? Как машинное обучение и искусственный интеллект меняют то, как мы исследуем месторождения и ориентируемся на них?
Это вопросы, которые обсуждались во время Mineral Exploration 4.0 на Ассоциации геологов и разработчиков Канады (PDAC) 2019. Организованное OZ Minerals и Unearthed , обсуждение возникло, когда OZ Minerals запустили свои открытые данные Explorer Challenge . в..
Помимо Numpy и Pandas: раскрытие потенциала малоизвестных библиотек Python
3 библиотеки Python для научных вычислений, которые вы должны знать как специалист по данным
Python является одним из наиболее часто используемых языков программирования в мире и предоставляет разработчикам широкий набор библиотек.
В любом случае, когда дело доходит до манипулирования данными и научных вычислений, мы обычно думаем о таких библиотеках, как Numpy , Pandas или SciPy .
В этой статье мы представляем 3 библиотеки Python, которые могут вас заинтересовать.
1. Даск..
Какие существуют типы обучения?
Существует множество различных типов моделей обучения, которые можно использовать в зависимости от типа данных и задачи, которую необходимо решить.
В целом, как видно из рисунка, мы можем разделить модели обучения на следующие категории: Контролируемое , Неконтролируемое и Обучение с подкреплением .
1. Контролируемое обучение: ярлыки или предварительные знания для выходных данных предоставляются для каждого соответствующего входного сигнала. Мы можем разделить обучение с..
Как использовать Keras TimeseriesGenerator для данных временных рядов
Возможно, вы имели дело с прогнозной моделью, задача которой - прогнозировать будущую стоимость на основе исторических данных. Подготовить входные и выходные пары с учетом данных временного ряда утомительно. Недавно я наткнулся на встроенную в Keras утилиту TimeseriesGenerator , которая делает именно то, что я хочу.
В следующей демонстрации вы узнаете, как применить его к вашему набору данных.
Исходный код доступен в моем репозитории GitHub .
Представьте, что вы - управляющий..
Мой эксперимент с RL: формальные определения
Введение
Всем привет, это второй пост из серии о моих экспериментах с обучением с подкреплением. Если вы не знаете, что такое RL, искренне рекомендую вам взглянуть на мой предыдущий пост . Если вы хотите ознакомиться с полной серией, загляните в мой репозиторий Github, где вы найдете все мои блоги и эксперименты с алгоритмами RL.
Чтобы понять RL в его основе, нам нужны некоторые термины в нашем наборе инструментов, чтобы понять все алгоритмы RL. Я считаю, что такой жаргон является..
Как создать собственный чат GPT: подробное руководство для начинающих
Я рекомендую вам прочитать мою статью под названием Понимание внутренней работы ChatGPT и ее влияние на языковую обработку », чтобы лучше понять технологию чата GPT, прежде чем разрабатывать технологию, аналогичную ChatGPT.
Чтобы разработать ИИ, аналогичный ChatGPT, вам могут потребоваться знания в различных технологиях и областях. Я попытаюсь объяснить эти технологии по порядку:
И. Обработка естественного языка (NLP): ChatGPT был разработан с использованием технологии..
Метод Ньютона Рафсона в машинном обучении
Метод Ньютона-Рафсона — это хорошо известный алгоритм оптимизации, который обычно используется в машинном обучении. Этот метод можно использовать для нахождения минимума функции путем итеративного уточнения начальной оценки минимума на основе градиента и второй производной функции. В машинном обучении метод Ньютона-Рафсона используется для нахождения минимума функции потерь, которая представляет собой разницу между прогнозируемым выходом модели и фактическим целевым выходом.
Метод..
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..