Публикации по теме 'machine-learning'
Основы машинного обучения: классификация ближайших соседей по K
Изучите классификацию KNN и постройте модель на простом наборе данных, чтобы визуализировать свои результаты!
В предыдущих рассказах я давал объяснение программы для реализации различных моделей регрессии . Также я описал реализацию модели Логистическая регрессия . В этой статье мы увидим алгоритм K-Nearest Neighbours или KNN Classification вместе с простым примером.
Обзор классификации KNN
K-Nearest Neighbours или KNN Classification - это простой и легкий в реализации алгоритм..
Технология HPC-AI привлекает 22 миллиона долларов США в рамках серии A для стимулирования расширения команды и роста бизнеса
Сингапур — HPC-AI Tech , новаторская компания, специализирующаяся на эффективном обучении крупных моделей искусственного интеллекта, рада сообщить об успешном завершении раунда финансирования серии A, получив в общей сложности 22 миллиона долларов США. Этот последний этап финансирования, последовавший за двумя предыдущими раундами сбора средств, подчеркивает быстрый рост компании с момента ее основания всего 18 месяцев назад. Средства будут в первую очередь направлены на расширение..
Распознавание именных организаций: соответствие продуктов по признаку пола
Что такое признание именованного объекта?
Распознавание именованных сущностей - это процесс, с помощью которого мы ищем и идентифицируем информационные единицы в неструктурированном тексте и классифицируем их по заранее определенным категориям, включая людей, организации, выражения даты и времени, местоположения и т. д.
Немного предыстории
Когда я решил собрать последнюю и самую быструю систему рекомендаций по продуктам, несмотря на мои самые лучшие намерения, я не мог..
Yellowbrick - Анализируйте свою модель машинного обучения с помощью визуализаций
Библиотека Python для визуализации машинного обучения
Yellowbrick - библиотека визуализации машинного обучения Python. По сути, он построен на Scikit-learn и Matplotlib. Yellowbrick предоставляет информативные визуализации для лучшей оценки моделей машинного обучения. Это также помогает в процессе выбора модели.
Этот пост является скорее практическим применением Yellowbrick. Мы быстро построим базовую модель классификации, а затем воспользуемся инструментами Yellowbrick для..
Использование машинного обучения для анализа языка тела и выражения лица
В течение последних недель я работал над системой, которая может помочь анализировать эмоциональное состояние людей, глядя на их позы, выражения лиц и их речевые сигналы. В серии из двух статей я рассмотрю методы и наборы инструментов, которые используются для создания подобной системы. В первом посте серии мы рассмотрим часть компьютерного зрения. Это включает в себя распознавание позы тела и мимики.
Отказ от ответственности: я никоим образом не утверждаю, что эта система безупречна...
Почему Swift может стать следующим важным шагом в глубоком обучении
Почему Swift может стать следующим важным шагом в глубоком обучении
Если вы увлекаетесь глубоким обучением, то Swift - это язык, который вам, вероятно, стоит начать изучать.
Вступление
Если вы занимаетесь программированием, когда вы слышите Swift, вы, вероятно, подумаете о разработке приложений для iOS или MacOS. Если вы занимаетесь глубоким обучением, то, должно быть, слышали о Swift для Tensorflow (сокращенно S4TF). Затем вы можете спросить себя: Зачем Google создавал версию..
Как обнаружить дрейф данных с помощью проверки гипотез
млн операций в секунду
Как обнаружить дрейф данных с помощью проверки гипотез
Подсказка: забудьте о p-значениях
Дрейф данных беспокоит любого, у кого есть модель машинного обучения, работающая с прогнозами в реальном времени. Мир меняется, и по мере того, как меняются вкусы потребителей или демографические данные, модель начинает получать значения характеристик, отличные от тех, которые она видела при обучении, что может привести к неожиданным результатам. Обнаружение дрейфа..
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..