Публикации по теме 'machine-learning'
Машинное обучение поможет армии США: вот эксклюзивная информация
Ручное отслеживание машин, которые обслуживают армию, довольно сложно и почти невозможно для человека. При этом это не означает, что армейские профессионалы оставят свои боевые машины на попечение только техники. Просто армия США представила впечатляющий пример того, как следить за техническим состоянием миллионов машин, развернутых для армии. Технология внедрения лежит в основе встроенного программного обеспечения для машинного обучения с поддержкой искусственного интеллекта, которое..
Машина опорных векторов —«Линия — это все, что вам нужно»
В этой статье объясняется, как работает алгоритм машины опорных векторов (SVM) в задачах регрессии и классификации.
Прежде всего, Машины опорных векторов — это интуитивно понятные алгоритмы для задач классификации. Я хочу сказать, что идея SVM легко объяснима, когда вам нужно различать два класса. Однако это не означает, что этот алгоритм предназначен только для классификации, наоборот, он может хорошо работать для любой регрессии, но логика немного изменится!
Давайте углубимся в..
Введение в прогнозирование временных рядов
Анализ временных рядов: по сравнению с традиционным машинным обучением
Что такое временной ряд? Многие из реальных данных представляют собой данные временных рядов, которые содержат важную временную ось. Данные временного ряда могут быть многомерными или одномерными, а время t может быть непрерывным, например, временной ряд электрических сигналов и напряжений, или дискретным, например, дневная цена закрытия различных акций. или общий ежемесячный объем продаж различных продуктов в конце..
Обзор статьи: «Обучение глубоким сетям на основе децентрализованных данных с эффективным обменом данными»
В этой статье я расскажу об алгоритме федеративного обучения и федеративного среднего (FedAvg), который представляет собой метод глубоких сетей, основанный на усреднении итеративной модели.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/1602.05629.pdf
1. Федеративное обучение
Все чаще искусственный интеллект постепенно применяется к службам жизнеобеспечения, которые можно увидеть повсюду в социальной деятельности, такой как: система рекомендаций, камера наблюдения, медицинские экспертные..
Золотой обзор решения проблемы идентификации горбатых китов Kaggle
Обширный, но простой обзор наиболее заметных подходов
Недавно моя команда приняла участие в Вызове по идентификации горбатых китов , который проходил на Kaggle. Мы выиграли золотую медаль и заняли 10-е место (из 2131 команды) в таблице лидеров.
В этом сообщении в блоге я обобщу основные идеи нашего решения, а также дам краткий обзор интересных и запоминающихся методов, используемых другими командами.
описание проблемы
Основная цель заключалась в том, чтобы определить,..
Кластеризация K-средних
Сегментация изображения на кластеры.
Алгоритмы кластеризации — это тип алгоритмов обучения без учителя, широко используемый для выполнения исследовательского анализа данных без использования целевых меток или когда мы просто хотим разделить набор данных на несколько кластеров. В дополнение к типичным сценариям анализа данных, обычно встречающимся в большинстве задач по науке о данных, оказывается, что алгоритмы кластеризации также используются в других областях, таких как компьютерное..
Огромные роли белков и то, как искусственный интеллект помогает находить новые
От ДНК и гормонов до сельскохозяйственных и промышленных материалов белки играют решающую роль в нашей жизни, и как одна компания использует ИИ для открытия новых белков, которые могут изменить мир.
белок
Большинство из нас знает белок из своего рациона, но что это такое?
Белки — это то, что происходит, когда вы объединяете различные аминокислоты вместе, чтобы сформировать белок. В зависимости от типов аминокислот и порядка их построения у нас может быть много разных белков с..
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..