Публикации по теме 'machine-learning'
Последние обновления радиоастрономии часть 4 (Космология)
Обучение с подкреплением с помощью подсказок: приложение в радиоастрономии (arXiv)
Автор: Сарод Ятаватта .
Аннотация: Обучение с подкреплением на основе моделей оказалось более эффективным, чем методы без моделей. С другой стороны, построение динамической модели в обучении с подкреплением на основе моделей усложнилось. Задачи обработки данных в радиоастрономии — это такие ситуации, когда исходной задачей, которую решает само обучение с подкреплением, является создание модели. К..
AI / ML: замаскированное благословение
Когда я начал заниматься Lambda, мы сразу начали изучать линейную алгебру. В школе я учился на троих в старшей школе, и мне не нравилась математика. Я был молод и наивен, потому что линейная алгебра используется каждый день, чтобы изменить мир, особенно в машинном обучении.
Мы знаем, что будущее ИИ не за горами с беспилотными автомобилями, обработкой естественного языка, роботами-убийцами и т. Д. Некоторые могут сказать, что это пугает, но на самом деле это концепции, а не..
Libratus — ИИ, который победил людей в игре в покер
Libratus и «непопулярная» лучшая диссертация NIPS 2017
Libratus — это компьютерная программа с искусственным интеллектом, предназначенная для игры в покер, в частности, в безлимитный техасский холдем. Его создатели, профессор Туомас Сандхольм и его студент Ноам Браун из CMU, намерены сделать его похожим на другие приложения, не относящиеся к покеру.
В январе 2017 года Libratus сразился с четырьмя профессиональными игроками в покер, ловко обыграв их всех и выиграв почти все фишки в..
Art Ocain — «Как технологии формируют мир и как мы можем внести в него свой вклад»
Мир разделен на группы по двое: дающие и получающие, или продавцы, или потребители, каждая операция или принятое решение — это действие, которое может быть выполнено для удовлетворения клиентов, потребителей или покупателей.
Во время разговора с Mr. Art Ocain мы поняли много сложностей, о том, как технологии помогают в определении судьбы нашей цивилизации, поэтому для всех вас, кто решил стать Супергероями этого века, мы представляем вам три лучших Навыка. что вы должны иметь, чтобы..
Чем машинное обучение отличается от социального слушания и почему оно так важно.
Я получаю много вопросов вроде «Разве машинное обучение (ML) не похоже на социальное слушание?» или «разве это не просто более мощная версия социального слушания?»
Я всегда отвечал да и нет.
Да , потому что машинное обучение делает все, что может делать слушание в социальных сетях, т. е. отслеживать, что упомянуто, кто это упомянул, что люди говорят о вашем бренде, но данные строятся на ключевых словах, которые являются одномерными.
Нет , потому что ML позволяет брендам не только..
Поведение эргосфер черных дыр часть3(Космология)
Квантовая эргосфера и энтропия кирпичной стены (arXiv)
Автор: Микеле Арцано , Леннарт Броцки , Ежи Ковальски-Гликман , Марко Летиция , Джосуа Унгер .
Аннотация: Мы пересматриваем модель «кирпичной стены» для энтропии черной дыры, принимая во внимание эффекты обратной реакции на структуру горизонта. Мы делаем это, принимая испаряющуюся метрику в квазистатическом приближении, в котором отклонения от стандартной метрики Шварцшильда определяются малым коэффициентом светимости. Одним..
4 вопроса, которые нужно задать себе при написании бизнес-кейсов/приложений Data Science
Я пишу это, чтобы помочь специалистам по данным работать над проблемами, которыми они увлечены в корпоративной среде, и хотят сделать свою работу более эффективной, чем простой рабочий день с 9 до 5. Лично я думаю, что применение науки о данных ограничено творчеством и знанием существующих инструментов. Следовательно, это руководство, чтобы помочь людям, которые хотят работать над увлеченными проектами, но на работе. Пожалуйста, не стесняйтесь, пишите мне с вопросами, если у вас есть..
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..