Публикации по теме 'machine-learning'
Создайте портфолио по науке о данных с помощью обучающей арки аниме
Смотреть аниме? Пытаетесь расширить свой портфель машинного обучения? Создайте рекомендателя аниме на основе машинного обучения для своих следующих просмотров!
Вы закончили новое аниме, которое вам понравилось. Лучший. Чувство. Всегда! Ну , вот проблема : вы только что закончили новое любимое аниме! Вам нечего сейчас смотреть!
Ну не надо плакать. Сегодня мы научимся создавать систему рекомендаций по аниме , что, по сути, является просто причудливым способом сказать, что..
Демистификация обработки естественного языка: приложения и идеи
Определение:
Обработка естественного языка (НЛП) — это область лингвистики, информатики и искусственного интеллекта, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком, в частности тем, как программировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.
Необходимость НЛП:
Но сначала что такое естественный язык? В нейропсихологии, лингвистике и философии языка естественный язык или обычный язык — это любой язык, который..
Регрессия - почему среднеквадратическая ошибка?
Как мне узнать, какова правильная функция потерь для моего алгоритма? Потому что, если я выберу неправильную функцию потерь, я получу неправильное решение.
В машинном обучении наша главная цель - минимизировать ошибку, определяемую функцией потерь. И у каждого типа алгоритма есть разные способы измерения ошибки. В этой статье я расскажу о некоторых основных функциях потерь, используемых в алгоритмах регрессии, и о том, почему они именно такие. Давай начнем.
Предположим, у нас..
Генеративные состязательные сети - Дорожная карта чтения бумаги
Этот пост изначально был размещен на https://www.codingwoman.com/generative-adversarial-networks-paper-reading-road-map/
Этим летом я работал над генеративными состязательными сетями (GAN) в рамках исследовательской стажировки. Сначала я мало что знал об этой модели, поэтому в первые недели стажировки я много читал бумаги. Чтобы помочь другим, кто хочет узнать больше о технических сторонах GAN, я хотел поделиться некоторыми статьями, которые я прочитал, в том порядке, в котором я..
Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL)
Машинное обучение
Машинное обучение — это способ достижения искусственного интеллекта. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Машинное обучение — это метод, который использует различные другие данные для решения проблемы с помощью статического метода и квалифицированной версии алгоритма. Он учится сразу и будет совершенствоваться с опытом. Он обучает формулы на основе входных идентифицированных или неразмеченных данных, а также автоматически делает прогноз на..
Преодоление проблем с данными в нейронном машинном переводе
С развитием глубоких нейронных сетей точность машинного перевода значительно повысилась, но проблема межъязыкового общения человека не решена. Например, в задачах высокоточного синхронного перевода машинный перевод все еще нуждается в доработке. Для перевода романов машинный перевод не сравним с человеческим переводом.
Проблемы машинного перевода
● Подборка переводов
Человеческий язык очень широк и глубок, и явление полисемии очень распространено. Возьмем, к примеру, китайский..
Демократическое управление данными : дорожная карта
В нашей экономике, основанной на данных, было много разговоров о том, что «данные — это новая нефть». Эта цитата, хотя и вездесущая, указывает на преобладающее в настоящее время коммерческое отношение к данным. Намерение, вероятно, было достаточно благонамеренным, чтобы убедить предприятия в важности использования данных их бизнеса. Печальный факт заключается в том, что он также откровенно превращает данные в товар как источник дополнительной коммерческой выгоды.
В этой серии..
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..