Публикации по теме 'machine-learning'
Мониторинг моделей машинного обучения в производстве: зачем и как?
Как на нашу модель влияет развивающийся мир? Анализ, сосредоточенный на примерах отклонений и реализации стратегий мониторинга на основе Python.
Разработка модели машинного обучения (ML) часто занимает время и требует технических знаний. Как энтузиасты науки о данных, когда мы получаем набор данных для изучения и анализа, мы охотно обучаем и проверяем его, используя разнообразные современные модели или применяя стратегии, ориентированные на данные . Когда мы оптимизируем..
Самая последняя модель OpenAI: Whisper
Хороший инструмент транскрипции, который точно поймет, что вы говорите, и запишет это
Смотреть видео
Вы когда-нибудь мечтали о хорошем инструменте транскрипции, который точно понимал бы, что вы говорите, и записывал бы это? В отличие от инструментов автоматического перевода YouTube… Я имею в виду, что они хороши, но далеки от совершенства. Просто попробуйте и включите эту функцию для моего видео выше, и вы поймете, о чем я говорю. Что ж, OpenAI только что выпустила довольно мощную..
Как задачи оптимального управления используются в машинном обучении, часть 12
Анализ ошибок конечных элементов и устойчивость решения аффинных задач оптимального управления (arXiv)
Автор : Николай Ёрк
Аннотация: Рассматриваются аффинные задачи оптимального управления с полулинейными эллиптическими УЧП. Результаты двоякие; во-первых, мы продолжаем анализ устойчивости решения задач управления при возмущениях, возникающих совместно в целевом функционале и УЧП. Для этого рассмотрим свойство типа коэрцитивности, распространенное в области оптимального управления...
Компьютерное зрение: развертывание моделей сегментации изображений на Vertex AI
В самом последнем блоге нашей серии Компьютерное зрение мы показали вам, как использовать AutoML Vertex AI для обучения и развертывания модели обнаружения объектов. Каким бы мощным и эффективным ни был AutoML, вам может понадобиться гибкость для обучения и развертывания большего количества заказных моделей или решения задачи компьютерного зрения, которая в настоящее время не поддерживается AutoML. К счастью, Vertex AI также поможет вам в этом, предлагая настраиваемые параметры для..
Мой первый блог
Привет всем, я так взволнован, так как это мой первый блог. Я давно думал начать вести блог, но всегда откладывал. Я получаю степень бакалавра технических наук в Методистском инженерно-технологическом колледже. Я хотел бы поделиться своим опытом создания личных проектов и дать краткую информацию о них. Моя мечта — стать инженером по машинному обучению.
Машинное обучение — это производное от искусственного интеллекта. В настоящее время машинное обучение используется повсеместно..
Работа с сэмплером Гиббса, часть 1 (машинное обучение)
Разделенный сэмплер Гиббса Plug-and-Play: встраивание глубоких генеративных априорных значений в байесовский вывод (arXiv)
Автор: Флорентен Керду , Николя Добижон , Пьер Шене .
Аннотация: Флорентен Керду , Николя Добижон , Пьер Шене .
2. Блокированный семплер Гиббса для иерархических процессов Дирихле (arXiv)
Автор: Снигдха Дас , Ябо Ниу , Янг Ни , Бани К. Маллик , Дебдип Пати .
Аннотация: Апостериорное вычисление в смешанных моделях иерархического процесса Дирихле..
Наука о данных в 2023 году: взгляд в будущее
Наука о данных — это быстро развивающаяся область, в которой за последнее десятилетие наблюдался огромный рост. По мере того, как технологии продолжают развиваться, возрастает и роль науки о данных в нашей жизни. В 2023 году наука о данных станет еще более распространенной и мощной, чем сегодня. Вот взгляд на то, что мы можем ожидать от науки о данных в ближайшие несколько лет.
Во-первых, наука о данных станет еще более доступной для предприятий любого размера. С появлением облачных..
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..