Публикации по теме 'machine-learning'
Numpy раскрыт: руководство для начинающих
Резюмируя основные выводы из моего изучения знаменитой научной библиотеки Python Numpy.
Чтобы запускать коды, показанные в этой статье, используйте онлайн-компилятор Python c . Это поможет вам понять и запомнить концепции по мере продвижения вперед, а также выработает привычку практиковаться в кодировании.
Многим компаниям, нанимающим на должности Python, особенно требуется знание библиотеки Numpy.
NumPy — это библиотека Python, используемая для работы с массивами. Он также..
Начало эры сверхразума?
Возникновение ChatGPT и многих других программ для искусственного интеллекта недавно привлекло огромное внимание к области искусственного интеллекта, задав очень серьезный вопрос человечеству: сократят ли эти технологии участие человека в каждой области? С момента появления ИИ в середине 20-го века в этой области было проделано значительное количество работ, и график остается экспоненциальным, а не прямым. Первым, в чем ИИ победил людей, были шахматы в 1996 году, одна из самых сложных..
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) — благо или зло?
AutoML в настоящее время является одной из горячих тем решений на основе ИИ. Автоматизированное машинное обучение — это предлагаемое решение на основе ИИ для решения растущих проблем, связанных с использованием машинного обучения, которое автоматизирует реальные трудоемкие повторяющиеся задачи. Процесс потенциально включает в себя все этапы, начиная с необработанного набора данных и заканчивая созданием модели машинного обучения, готовой к развертыванию.
Это похоже на разработку..
Трансформационные и репрезентативные методы в НЛП
Эта статья даст вам краткое описание различных методов преобразования и представления в обработке естественного языка.
К концу этой статьи вы сможете понять концепцию каждого метода.
Трансформационные методы
Это методы, используемые для извлечения информации из контекста/
Методы, о которых мы будем говорить,
TF-IDF Кодирование горячим кодом Вложения слов
TF-IDF
TF-IDF расшифровывается как частота документа, обратная частоте, и представляет собой метод присвоения веса каждому..
Глубокое обучение для обработки естественного языка
Машинное понимание — очень интересная, но сложная задача как в области обработки естественного языка (НЛП), так и в исследованиях искусственного интеллекта (ИИ). Существует несколько подходов к задачам обработки естественного языка. Благодаря недавним прорывам в алгоритмах глубокого обучения, оборудовании и удобных API, таких как TensorFlow*, некоторые задачи стали выполнимыми с определенной точностью. Эта статья содержит информацию о реализациях TensorFlow различных моделей глубокого..
Сложная часть прикладной науки о данных: SELECTION BIAS
Модели классификации в коммерческом использовании
В коммерческом использовании существует множество моделей классификации, удержание клиентов, взыскание долгов, перекрестные продажи, дополнительные продажи… вы называете это!
Предположим, ваша следующая модель готова и готова к работе! Вам не терпится запустить его в производство, когда вы проводите собрания по проверке и развертыванию. Все идет нормально.
На данный момент заинтересованные лица, возможно, действительно впечатлены..
Прогнозирование оттока с помощью искусственных нейронных сетей
Простое руководство по внедрению искусственных нейронных сетей для прогнозирования оттока клиентов банка.
Содержание статьи:
что такое нейронная сеть? Как работают нейронные сети? Как реализовать нейронные сети (ANN) в Python? Использование искусственной нейронной сети для прогнозирования оттока клиентов банка. Оценка производительности модели нейронной сети.
Что такое нейронная сеть?
Искусственная нейронная сеть — это вычислительная система, вдохновленная..
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..