WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'machine-learning'


Исследовательские работы по пониманию естественного языка от Amazon Research
Улучшение крупномасштабных диалоговых помощников с помощью выбора обучающей выборки на основе интерпретации модели Автор: Стефан Шредл , Маной Кумар , Киана Хаджеби , Мортеза Зияди , Шрирам Венкатапати , Анил Рамакришна , Рахул Гупта , Прадип Натараджан Вывод . Модели понимания естественного языка (NLU) являются основным компонентом крупномасштабных диалоговых помощников. Сбор обучающих данных для этих моделей с помощью ручных аннотаций является медленным и дорогим,..

Что такое взлом немаркированных данных в неконтролируемом обучении?
Обучение с учителем и обучение без учителя — это два типа машинного обучения, которые используются для решения разных задач. При обучении с учителем алгоритмы получают помеченные обучающие данные и могут изучить функцию, которая сопоставляет входные данные с выходными метками. Цель обучения с учителем — делать прогнозы относительно новых, невидимых данных на основе шаблонов, извлеченных из обучающих данных. Обучение с учителем часто используется для таких задач, как классификация,..

Избегайте зависимостей ML, синхронизирующих черную дыру
Использование MLFlow и Apache Spark для изоляции логических выводов и зависимостей обучения. Вы когда-нибудь пытались развернуть модель машинного обучения только для того, чтобы получить сообщение об ошибке, похожее на следующее? RuntimeError: Running pandas version ('1.5.3') is incompatible with min ('1.1.0'} and max ('1.2.5') versions Если вы развернули и получили ошибку, это ваш счастливый день. Лучше ошибка, чем модельная зависимость, которая дает немного разные результаты для..

Проект глубокого обучения - распознавание рукописных цифр с использованием Python
Проект глубокого обучения Python Чтобы сделать машины более интеллектуальными, разработчики углубляются в методы машинного обучения и глубокого обучения. Человек учится выполнять задачу, практикуясь и повторяя ее снова и снова, чтобы запомнить, как выполнять задачи. Затем нейроны в его мозгу автоматически срабатывают, и они могут быстро выполнять усвоенную задачу. Глубокое обучение тоже очень похоже на это. Он использует разные типы архитектур нейронных сетей для разных типов задач...

Корреляционная матрица, демистифицированная
Корреляционная матрица: что такое, как строится и для чего используется В последних статьях этой мини-серии о статистических индексах (которая изначально создавалась на основе моего опыта преподавателя в Datamasters.it ) мы уже изучали дисперсию, стандартное отклонение, ковариацию и корреляцию . В этой статье мы сосредоточимся на структуре данных, описанной в предыдущей статье, которая, когда я начал изучать машинное обучение, буквально взорвала мой мозг, и не потому, что это..

ИИ-антиутопия? Нет, не совсем.
Охватывая границу ИИ В эпоху, когда технологические достижения меняют структуру нашей жизни, искусственный интеллект (ИИ) стал одновременно маяком надежды и источником беспокойства. Популярная культура часто рисовала антиутопическую картину ИИ, изображая будущее, захваченное злонамеренными машинами. Тем не менее, если углубиться в идеи пионера ИИ Юргена Шмидхубера, открывается более тонкая и оптимистичная точка зрения. В этой статье мы отправляемся в путешествие, чтобы..

Valere запускает сертификацию Discovery Lead и Product Management: обеспечение лидирующей в отрасли ценности…
Valere недавно запустила сертифицированную программу для ведущих исследователей, целью которой является повышение качества продукции для ее руководителей и менеджеров по продуктам. Эта программа является еще одним замечательным дополнением, поскольку Valere постоянно преследует свою цель — предоставлять клиентам ценность и структуру на протяжении всего процесса открытия. Сертификация дает как новым, так и опытным руководителям исследований практический опыт и образование, чтобы..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]