Публикации по теме 'machine-learning'
Следующая волна Криминального ИИ уже здесь… и вы ничего не можете с этим поделать…
Вас заменят «имитаторы» — программные подпрограммы, боты и вставки, которые уже выдают себя за вас…
На днях я разговаривал по Zoom с кем-то, кого, как мне казалось, я узнал, но знал не очень хорошо. Но потом мне сказали, что это «мимик»? Это было…
Как развернуть приложение на инстансе EC2 Amazon Web Service (AWS) (часть 2)
В прошлом, когда наука о данных развивалась, ребята из Devops отвечали за внедрение моделей машинного обучения (ML) или Deep Learning (DL). Специалисты по анализу данных ограничивались исследованиями и созданием модели в блокноте Jupyter, однако сейчас тенденция меняется. В настоящее время компании ищут специалиста по машинному обучению или специалистов по анализу данных. Таким образом, вам понадобится час, чтобы научиться развертывать модели в производственной среде как услугу или в..
Основы алгоритмов машинного обучения и их приложений
Добро пожаловать в наше исчерпывающее руководство по основам алгоритмов машинного обучения и их приложений. В современном мире, управляемом данными, машинное обучение стало незаменимым инструментом для решения сложных проблем и извлечения ценных идей из огромных объемов данных. Эта статья призвана дать вам четкое представление об основных алгоритмах машинного обучения, сопровождаемое практическими примерами кода и реальными приложениями.
Оглавление
Введение Линейная регрессия..
Глава 13. Обучение с подкреплением: алгоритмическая торговля, серия 101
Это продолжение серии моих блогов Алгоритмический трейдинг 101: от новичка до профессионала
Обучение с подкреплением — это подраздел машинного обучения, который включает в себя обучение тому, как принимать решения в сложной и неопределенной среде. Ключевой особенностью обучения с подкреплением является то, что агент учится, взаимодействуя с окружающей средой через серию…
tqdm в циклах while
Почему циклы for должны приносить все удовольствие?
Вы боретесь с использованием tqdm в циклах while? Тогда эта статья создана для вас!
Код, написанный специалистами по обработке и анализу данных, требует много времени для выполнения, потому что он выполняет множество задач с интенсивным использованием данных. Обычно код представляет собой цикл, перебирающий данные.
Почему это раздражает?
Когда выполнение кода занимает много времени, мы понятия не имеем, когда он завершится...
Обучение XGBoost на наборе данных объемом 1 ТБ
Параллельное распределенное обучение SageMaker
По мере того, как машинное обучение продолжает развиваться, мы видим более крупные модели со все большим количеством параметров. В то же время мы также видим невероятно большие наборы данных, в конце концов, любая модель хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она обучена. Работа с большими моделями и наборами данных может быть дорогостоящей в вычислительном отношении и сложной для своевременного выполнения итераций или..
Переосмысление строительной отрасли путем цифровизации
Поскольку строительные проекты являются крупными и включают в себя множество заинтересованных сторон, цифровизация помогает уменьшить путаницу на месте и повысить эффективность работы сотрудников.
В наши дни цифровизация стала средством перемен. Технологии стали необходимостью в каждом промышленном секторе, и то же самое относится и к строительному бизнесу. Цифровое оборудование, которое строительные отрасли интегрируют в свой рабочий процесс, включает машинное обучение (ML)..
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..