Публикации по теме 'machine-learning'
85% проектов по науке о данных терпят неудачу. Как этого избежать?
Наука о данных сейчас в моде, но знаете ли вы, что колоссальные 85% проектов по науке о данных не приносят ожидаемых результатов? Это верно. Несмотря на ажиотаж вокруг науки о данных, реальность такова, что многие компании изо всех сил пытаются превратить данные в ценную информацию.
Так почему же так много проектов по науке о данных терпят неудачу? Вот некоторые из наиболее распространенных причин:
Неясные бизнес-цели. Без четких бизнес-целей сложно разработать модель обработки..
Взросление ИИ
Искусственный интеллект сегодня популярен, но я впервые услышал слово «ИИ», когда учился ходить.
Мой отец, изобретатель, защитил докторскую диссертацию по прикладной математике и посвятил всю свою жизнь алгоритмам. За 30 лет работы в IBM, а затем в Google он получил более 200 патентов, многие из которых относятся к технологиям, которые помогают людям с ограниченными возможностями. Его вклад наиболее примечателен тем, что он сделал распознавание речи тем, чем оно является сегодня.
Хотя..
Завершение текста
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями, и одно из его самых захватывающих применений находится в области обработки естественного языка (NLP). Одной из ключевых особенностей будущих инструментов искусственного интеллекта и моделей НЛП будет завершение текста, позволяющее генерировать текст на основе заданной подсказки или контекста.
Завершение текста — мощный инструмент для тех, кто ежедневно работает с текстом. Независимо от того, являетесь..
Типы регуляризации и когда их использовать.
В этой статье будут объяснены 3 типа регуляризации, а также где и как их использовать с помощью Scikit-Learn.
Зачем нужна регуляризация?
Для начала нам нужно понять, зачем нужна регуляризация. Регуляризация в основном используется для того, чтобы модель не переборщила с данными. Полиномиальные модели являются наиболее распространенными, в которых может быть полезна регуляризация, поскольку она может иметь функции более высокой степени, которые могут привести к переобучению модели,..
Операции машинного обучения (MLOPs) — Krista Software
По мере того, как машинное обучение (ML) становится все более распространенным в бизнесе и обществе, растет и потребность в точных и надежных операциях. Krista предлагает комплексные операции машинного обучения (MLOPs), чтобы помочь вашему бизнесу добиться успеха с помощью этой ценной технологии раньше, чем это сделают ваши конкуренты. Krista поможет вашей организации убедиться, что нужные активы машинного обучения находятся в нужном месте в нужное время, что является важной частью..
Случайные переменные
Раскрытие сюрпризов со случайными величинами
Случайная переменная – это функция, а не переменная, которая присваивает возможное значение результату любого неопределенного эксперимента (например, подбрасыванию монеты).
Пример. Когда мы подбрасываем монету, мы не уверены в результате подбрасывания. Он может быть представлен случайной переменной, которая может иметь значение «Голова» или «Сказки».
Дискретная случайная переменная
Он представлен целым числом. Отличается..
КЛАССИФИКАТОР ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ
ПРЕДИКТОР ДОРОЖНЫХ ЗНАКОВ
Этот проект представляет собой проект глубокого обучения, который классифицирует дорожные знаки на основе наборов данных, с которыми он был обучен. Этот проект представляет собой проект глубокого обучения, который изображает реальные жизненные ситуации, которые являются обучением. Например, перед предстоящим тестом вы всегда убедитесь, что вы учитесь, чтобы получить наилучшие возможные оценки.Студенты учатся для тесты, но забавно то, что не все студенты..
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..