Публикации по теме 'machine-learning'
Привет от OrbitX
Привет от OrbitX
Недавние достижения в области глубокого обучения сделали машинное обучение, особенно обработку языка Imagenature, намного более точным и надежным. Это открыло возможности для уникальной и творческой обработки языка и обнаружения рисков контента в целом, что на самом деле обеспечивает хороший опыт для клиентов.
Как корпоративный клиент, вы можете увидеть это с такими продуктами, как Google Tensorflow, Microsoft Azure для машинного обучения, Amazon AWS Machine Learning...
Обучение с учителем (включая регрессию, классификацию)
По мере того, как мы углубляемся в область машинного обучения, основной концепцией, которая формирует наше понимание, является идея контролируемого обучения. Обучение с учителем, которое часто считается краеугольным камнем многих приложений ИИ, включает в себя обучение модели делать прогнозы с использованием размеченных данных. Давайте подробнее рассмотрим эту концепцию и ее основные формы: регрессию и классификацию.
Понимание контролируемого обучения
Обучение с учителем — это тип..
Работа с нейронными сетями передачи сообщений, часть 4 (машинное обучение)
Нейронная сеть для передачи сообщений с исходной информацией в виде графа (arXiv)
Автор: Лю Сяо , Чжан Лицзюнь , Хуэй Гуань .
Аннотация: Нейронные сети передачи сообщений (MPNN) изучают представление данных с графовой структурой на основе исходной информации графа, включая особенности узлов и структуры графов, и продемонстрировали удивительное улучшение в задачах классификации узлов. Однако выразительная сила MPNN ограничена сверху тестом Вейсфейлера-Лемана первого порядка, и его..
Метрики классификации: матрица путаницы — настоящая путаница, не так ли?
Метрики используются для определения производительности модели машинного обучения. Ежедневно используется от четырех до пяти метрик классификации. давайте разберемся с ними один за другим.
Оценка точности: -
Это базовая метрика классификации, используемая для определения оценки точности любой модели классификации. Это не что иное, как правильный прогноз, сделанный моделью, разделенный на общее количество прогнозов. Оценка точности = верный прогноз / общее количество прогнозов..
Обнаружение аномалий в данных временных рядов
Обнаружение аномалий в данных временных рядов
Обнаружение аномалий во временных рядах может помочь людям, выявляя закономерности, которые не являются нормальными. Это может быть полезно во многих различных ситуациях, например, для определения тенденции в данных, которая может указывать на проблему.
Например, если данные о продажах показывают внезапное падение, это может указывать на то, что что-то не так. Обнаружение аномалий также можно использовать для обнаружения необычного поведения..
MinderFly Insights — Единорог AI LLM — Cohere 🔥
Предоставление самых передовых в мире LLM
(приходите проверить мои подстеки! › https://lewisg.substack.com/ )
Друзья,
Добро пожаловать в наш новый эпизод с MinderFly! Мы очень рады видеть всех вас здесь, поскольку мы продолжаем делиться захватывающим путешествием в мир передового искусственного интеллекта.
В этом выпуске мы знакомим вас с Cohere , ведущей платформой искусственного интеллекта для предприятий, открывающей новые горизонты простоты использования, доступности и..
Машинное обучение: двигатель прогнозной аналитики
Машинное обучение: двигатель прогнозной аналитики
Машинное обучение лежит в основе прогнозной аналитики, позволяя компьютерам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования. Мы приступим к изучению различных типов машинного обучения, от контролируемого до неконтролируемого и обучения с подкреплением, чтобы понять, как они подпитывают возможности прогнозирования, формирующие наше будущее.
IV. Реальные приложения прогнозной аналитики
Истинная ценность прогнозной..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..