Публикации по теме 'machine-learning'
Как предсказания баланса возвращают нас в будущее
Когда потребители используют инструменты управления капиталом, они обычно получают историческое представление о своих финансах. Но насколько полезно для них увидеть свое финансовое будущее? Чтобы точно знать, сколько денег у них будет на следующей неделе? Это то, что изучает наша команда разработчиков в Moneyhub Enterprise, и наша новая технология прогнозирования баланса, которая использует машинное обучение, психологию толпы, глубокое обучение и некоторые старые добрые методы..
Делаем ваши данные более понятными с помощью машинного обучения в SQL
Делаем ваши данные более понятными с помощью машинного обучения в SQL
Человек A: О нет, это происходит!
Человек Б: Это снова он?
Человек А: Да. Теперь он тоже занимается розничной торговлей!
Машинное обучение буквально меняет то, как раньше работали компании. Внедрение машинного обучения в организации стало стандартом, и почти все ключевые бизнес-решения принимались с помощью этих так называемых алгоритмов, и в настоящее время он оказывается очень эффективным по..
Машинное обучение и персонал
Машинное обучение и персонал
Мой страх перед машинным обучением заменит меня как языкового специалиста - и почему мне нужно его преодолеть.
В начале 2017 года Booking.com стала одной из ведущих компаний, экспериментировавших с нейронным машинным переводом (NMT). Не волнуйтесь, я объясню, что это такое, позже.
Инновации всегда были одной из ключевых движущих сил успеха Booking.com, поэтому это неудивительно. Но для людей вроде меня, которые зарабатывают переводом и локализацией,..
Почему исследователь ИИ не должен быть вашим первым специалистом по науке о данных
4 причины подождать, пока ваша команда станет более зрелой
Многие организации начинают свой путь в науке о данных, уделяя слишком много внимания исследованиям искусственного интеллекта и набрасываясь на докторов наук в безумии найма. Это хорошая идея, если:
Вы инвестируете в исследовательское подразделение и не планируете спрашивать своих исследователей, что они сделали для вас в последнее время. Вы уже знаете, что решаете ценную, важную и проблему, которую, как известно,..
Вопросы качества данных для моделей машинного обучения
Уменьшение влияния мусора в Garbage Out на модели машинного обучения
Обеспечение хорошего качества данных перед запуском алгоритмов машинного обучения является важным шагом в рамках общего рабочего процесса обработки данных и машинного обучения. Использование данных низкого качества может привести к серьезному ухудшению результатов и иметь дополнительные последствия при принятии решений на основе этих результатов.
Когда мы только начинали заниматься наукой о данных и машинным..
Разве ты не будешь моим соседом?
K-Nearest Neighbor, шаг за шагом с scikit-learn
Заявление об ограничении ответственности : эта статья предназначена для самообучения, чтобы понять, как работают функции и алгоритмы машинного обучения. Проконсультируйтесь с различными ссылками, связанными в этом сообщении, для получения дополнительной информации. Код, используемый для модели, описанной ниже, можно просмотреть как файл Jupyter Notebook и получить доступ к нему из моего репозитория GitHub .
Вступление
K-Nearest..
Базовая классификация текста за 4 минуты
Прогнозируйте настроение отзывов с помощью Python.
Классификация текста относится к обучению модели машинного обучения для прогнозирования категории некоторого открытого текста (документа). Например:
Прогнозирование того, будет ли настроение (эмоции) отзыва положительным/отрицательным. Прогнозирование того, является ли электронное письмо спамом или обычным Прогнозирование того, является ли файл pdf годовым отчетом/брошюрой и т. д.
В этой статье мы будем использовать набор..
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..