Публикации по теме 'machine-learning'
Как тренировать свои машины
Как работает машинное обучение:
Интервьюер: В чем ваша самая сильная сторона?
Компьютер: я быстро учусь.
Интервьюер: Сколько будет 11 * 11?
Компьютер: 65
Интервьюер: Даже не близко. 121.
Компьютер: 121.
Искусственный интеллект
Первая мысль, которая у многих людей ассоциируется с искусственным интеллектом, — это роботы-убийцы, захватившие мир, как в таких блокбастерах, как «Терминатор» и «Из машины».
Хотя до этого неизбежного будущего еще довольно далеко,..
Обучаем компьютеры видеть
Как ведущая площадка по аренде комнат, Badi по своей природе наполнена медиа-контентом. Мы действительно серьезно об этом говорим; пользователи загрузили миллионы изображений с момента нашего запуска три года назад. Если у вас есть свободная комната, вы загрузите много фотографий своей классной квартиры, которые выделят ее. Более того, вы хотите, чтобы ваши будущие соседи по комнате знали, кто вы; в своем профиле вы, вероятно, включите красивое селфи, но если вы любитель домашних..
Прогноз оттока в телекоммуникациях
Хорошая бизнес-стратегия для роста доходов — удержание клиентов. Одно исследование ранее показало, что 80% будущей прибыли бизнеса будет приходиться на лишь 20% существующих клиентов компании ( 1 ). Также по сравнению с привлечением новых клиентов удержание клиентов оценивается в 5–25 раз дешевле ( 2 ). Здесь вступают в действие показатели оттока и оттока.
Что такое отток?
Отток представляет собой количество клиентов, а уровень оттока относится к проценту пользователей,..
Языковые модели нейронных кодеков Microsoft синтезируют высококачественную персонализированную речь из…
имеют плохие способности к обобщению, страдая от резкого падения производительности при работе с невидимыми (не входящими в обучающую выборку) динамиками при нулевых настройках.
Исследовательская группа Microsoft рассматривает эту проблему в новой статье Языковые модели нейронных кодеков — это преобразование текста в речь с нуля …
Прогнозирование и предотвращение оттока банковских клиентов с помощью машинного обучения
Обзор
Удержание клиентов является одной из основных целей любой отрасли, основанной на подписке. клиенты могут свободно выбирать из множества поставщиков даже в пределах одной категории продуктов. Несколько неудачных опытов — или даже один — и клиент может уйти. А если потоки неудовлетворенных клиентов будут стекать с одного места на другое, то и материальные потери, и репутационный ущерб будут огромными.
Что ожидать
В этой статье я собираюсь показать вам, как запачкать руки для..
Распознавание говорящего: раскрытие силы голоса
Введение
В нашем постоянно развивающемся мире технологий голосовое взаимодействие становится все более распространенным. От виртуальных помощников до устройств с голосовым управлением способность распознавать и аутентифицировать людей на основе их уникальных голосовых характеристик приобрела большое значение. Распознавание говорящего, подобласть биометрии, предлагает многообещающее решение, используя различные образцы, присутствующие в голосе человека, для идентификации и проверки его..
Работа с римановым многообразием, часть 1 (машинное обучение)
Переопределенная задача p-лапласиана на римановых многообразиях (arXiv)
Автор: Цихуа Жуань , Цинь Хуан , Фань Чен .
Аннотация: В работе исследуется переопределенная задача для уравнения p-лапласиана на полных некомпактных римановых многообразиях с неотрицательной кривизной Риччи. Мы доказываем регулярность слабых решений уравнения p-лапласиана и получаем некоторые интегральные тождества. В качестве их приложений мы даем доказательство p-лапласианской переопределенной проблемы и..
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..