Публикации по теме 'machine-learning'
Функция Fung: Wei Huang, MEng '20 (MSE)
О программе MEng, борьбе с лесными пожарами с помощью технологий и изменении ситуации
Вэй Хуанг — студент MEng, изучающий материаловедение и инженерию. До приезда в Калифорнию он жил и учился в Пекине, Китай. Вэй увлечен тем, чтобы изменить мир с помощью науки и технологий и жить яркой жизнью. У нас была возможность поговорить с ним о том, как он решил получить степень MEng, о своем проекте Capstone и о том, чем он надеется заниматься в будущем.
О том, почему он выбрал программу..
Как следовать тренду с помощью этой мощной стратегии
Создание торговой стратегии с использованием SuperTrend и Enveloped RSI
В этой статье обсуждается гибридная стратегия, использующая два экзотических индикатора, которые работают в тандеме для подачи отфильтрованного торгового сигнала.
Введение в обработку естественного языка для анализа текста
Введение
Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта и лингвистики, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. Анализ текста, важное применение НЛП, направлен на извлечение осмысленной информации из больших объемов неструктурированных текстовых данных. В этом блоге мы рассмотрим ключевые методы НЛП, используемые для анализа текста, а также примеры Python, демонстрирующие их реализации и результаты.
2...
СКАЗКА О ТРЕХ УЧЕНЫХ ДАННЫХ
СКАЗКА О ТРЕХ УЧЕНЫХ ДАННЫХ
Автор: Кришна Гопалуни , Хариш Дашика , Манджур Рахаман , Нитин Мишра
Мне нравятся хорошие истории, и мне также нравится смотреть на море - мне нужно выбирать между двумя? - Дэвид Бирн, Как работает музыка
Если вы специалист по данным, ответ - нет! Вы можете иметь и то, и другое; до тех пор, пока ваши истории, основанные на данных, построены на прочной исследовательской базе. Специалист по анализу данных использует методы и инструменты,..
Могут ли модели машинного обучения деградировать?!
Случалось ли вам когда-нибудь хорошо учиться чему-то, например, собирать пазлы или кататься на лыжах, но со временем забывали, как это делать?
То же самое, к сожалению, может случиться с вашей моделью ML…
вступление
В качестве предисловия к этой истории позвольте мне рассказать вам, как я пришел к этой теме.
Извлечение сущностей стало проще благодаря Google Document AI!!!
Извлечение сущностей стало проще благодаря Google Document AI!!!
Извлечение сущностей — это видный пример использования, который особенно характерен для каждой отрасли в сфере финансов и банковского дела, где автоматизация адресов клиентов и проверки личности может быть выгодной. Извлечение сущностей обычно используется в отраслевых сценариях использования, которые включают обработку документов, анализ документов, проверку и проверку документов. Я помню, как работал над проектами по..
Представляем fklearn: библиотеку машинного обучения Nubank (часть I)
Эта статья перенесена в наш новый блог. Найдите его на странице https://building.nubank.com.br/introduction-fklearn-nubanks-machine-learning-library-part-i-2/ .
Прочтите вторую часть этой истории здесь .
Nubank только что выпустил в открытый доступ fklearn , нашу библиотеку Python для машинного обучения!
В Nubank мы в значительной степени полагаемся на машинное обучение для принятия масштабируемых решений на основе данных. Хотя существует множество других библиотек..
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..