Публикации по теме 'machine-learning'
Распределение в статистике!
Распределение вероятностей
В статистике распределение вероятностей — это математическая функция, которая сообщает вам, как распределяются ваши данные, какова вероятность возникновения каждого события, то есть всех возможных результатов эксперимента.
Давайте посмотрим на один пример, чтобы понять это,
Que. Какова вероятность всех возможных исходов при бросании костей?
Здесь мы знаем, что все возможные результаты броска игральной кости — 1, 2, 3, 4, 5, 6. Тогда вероятность..
Проектирование умных зданий будущего с помощью суперкомпьютеров
ИННОВАЦИОННЫЙ ВЫЗОВ
Проектирование умных зданий будущего с помощью суперкомпьютеров
Как машинное обучение и анализ на основе данных могут помочь нам превратить здания в поглотители углерода
Здравствуйте, я Алексей Кондратенко, научный сотрудник Миланского политехнического университета и стажер AI в DBF. Я пишу серию блогов, в которых исследую, как можно использовать суперкомпьютеры и машинное обучение для решения проблемы углеродного воздействия строительной отрасли. В этом блоге..
Линейная регрессия с нуля в Python
Машинное обучение с нуля: часть 1
В этой статье мы построим самую базовую модель машинного обучения, называемую линейной регрессией, и реализуем ее, используя только python NumPy. Сначала мы рассмотрим наш набор данных , а затем поговорим об общем процессе контролируемого обучения , за которым следует представление гипотез , функция потерь и алгоритм градиентного спуска .
После этого мы напишем LinReg класс и протестируем его на наших данных.
Серия "Машинное обучение с..
PyTorch лучше, чем TensorFlow?
Многие фреймворки машинного обучения стремились стать новыми фаворитами среди исследователей и практиков отрасли. От ранней академической эры Caffe и Theano до масштабной индустрии, поддерживаемой и возглавляемой PyTorch и TensorFlow.
Несколько лет назад, если бы нам нужно было ответить на этот вопрос, у нас было бы 6–7 различных фреймворков глубокого обучения.
Теперь, если мы говорим о фреймворках глубокого обучения (подполе машинного обучения), большинство из них не смогли этого..
Моделирование цвета волос в реальном времени
Недавно завершил проект глубокого обучения по моделированию цвета волос в реальном времени . Моделирование работает по-разному, например, автоматическое определение длинных волос и коротких волос для окрашивания. Вместо того, чтобы добавлять только один цвет , пользователи могут по своему выбору добавлять несколько цветов к волосам, например цветовой градиент.
Технологии
Модель U-Net является пионером в области сегментации изображений. Использовали его с моделью..
Векторы и линейные преобразования
линейная алгебра для нейронной сети с одним персептроном
Эта история суммирует мои заметки, основанные на концепциях и методах третьей недели курса deeplearning.ai Линейная алгебра для машинного обучения и науки о данных Луиса Серрано . Кроме того, я включил другие определения и иллюстрации из других источников. Вы можете просмотреть историю Решение системы линейных уравнений для связанных понятий и определений.
Векторы — это стрелки на плоскости или в многомерном..
Возобновление скрининга с использованием глубокого обучения на Cainvas
Проверка резюме необходима, когда компании получают тысячи заявок на разные должности и им нужно найти подходящие совпадения.
Для этого проекта набор данных изначально состоит из 2 столбцов - Категория и Резюме, где Категория обозначает поле (например, Data Science, HR, Testing и т. Д.). Используя резюме в качестве входных данных, нам необходимо отнести его к одной из категорий.
Содержание -
Анализ набора данных Предварительная обработка Токенизация функций и метки Модель..
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..