Публикации по теме 'machine-learning'
Система обнаружения эмоций речи с использованием Python
Речь — это естественный и интуитивный способ общения и выражения эмоций. По мере развития технологий обработки речи и языка обнаружение речевых эмоций становится все более важной областью исследований. Системы обнаружения речевых эмоций могут использоваться в различных приложениях, таких как колл-центры, консультации по психическому здоровью и социальная робототехника.
В этом сообщении блога мы рассмотрим, как создать простую систему обнаружения речевых эмоций с помощью Python. Мы..
Менее известные библиотеки Python для науки о данных
Обновление 2021 года : эта статья была опубликована давно. Некоторые из упомянутых здесь библиотек уже не могут быть менее известными.
Вот еще одна статья, которая могла бы стать отличным дополнением к этой статье:
Стоит попробовать пять библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом Ураганный тур по пяти библиотекам, которые могут стать отличным дополнением к вашему стеку Data Science на datascience.co
Python -..
Лучшее исследование субмодульной максимизации, часть 4 (оптимизация машинного обучения)
Негладкая и гладкая по Гельдеру субмодулярная максимизация (arXiv)
Автор: Дуксан Ли , Нам Хо-Нгуен , Дабин Ли .
Аннотация: Исследуется задача максимизации непрерывной DR-субмодулярной функции, не обязательно гладкой. Мы доказываем, что непрерывный жадный алгоритм обеспечивает [(1−1/e)OPT−ε] гарантию, когда функция является монотонной и гладкой по Гельдеру, что означает, что он допускает непрерывный по Гельдеру градиент. Для функций, которые не являются дифференцируемыми или..
6 лучших книг для изучения математики для науки о данных и машинного обучения
Создавайте прочные математические основы в качестве специалиста по данным из этих книг
Не секрет, что прочная математическая база имеет решающее значение для успеха в таких областях, как наука о данных и машинное обучение. Эти дисциплины в значительной степени опираются на статистический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и другие математические концепции.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком, желающим войти в мир науки о данных и машинного обучения, или опытным…
От данных к решениям: понимание деревьев решений
Дерево решений — это графическое представление возможных решений решения, основанное на определенных условиях. Это древовидная структура, похожая на блок-схему, где внутренний узел представляет функцию (функции), ветвь представляет правило принятия решения, а каждый конечный узел представляет результат. Самый верхний узел в дереве решений известен как корневой узел. Он учится разделять входные данные, используя функцию и правила принятия решений.
Деревья решений строятся с..
Как YouTube Music лучше вас знает ваши музыкальные вкусы
YouTube Music — популярный потоковый сервис, который позволяет пользователям слушать свои любимые песни и открывать для себя новую музыку. Но задумывались ли вы когда-нибудь, как YouTube Music узнает, какие песни вам порекомендовать? В этой статье мы рассмотрим различные методы, которые YouTube Music использует для угадывания ваших музыкальных предпочтений.
Одним из основных методов, который использует YouTube Music, является совместная фильтрация. Это включает в себя анализ привычек..
Базовое введение в глубокое обучение
Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения и статистического моделирования, которое позволяет машинам изучать иерархии концепций, а также шаблоны и стратегии без явного программирования. Новые свойства, такие как способность обобщать отдельные обучающие примеры, более гибко интерпретировать изображения, видео или текст и обеспечивать контекстно-зависимую обратную связь при принятии решений, — это лишь некоторые из функций, которые обеспечивают современные алгоритмы глубокого..
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..