Публикации по теме 'machine-learning'
Наиболее распространенные угрозы безопасности систем машинного обучения (часть 1)
Изучение угроз системы машинного обучения, возникающих до и во время обучения модели.
Внедрение машинного обучения неуклонно растет в приложениях и отраслях. Это связано с рядом бизнес-проблем, которые может решить ML, а также с быстрорастущей экосистемой библиотек и инструментов, которые помогают организациям быстро запускать свои команды ML.
Однако... у всего есть обратная сторона!
Несмотря на то, что методы машинного обучения внедряются в подавляющем большинстве отраслей, хакеры и..
Резюме успешного листинга Raven Protocol на бирже Bidesk
На прошлой неделе Raven Protocol был включен в список торговых пар BTC / RAVEN , ETH / RAVEN и USDT / RAVEN на бирже Bidesk. Мы очень рады, что благодаря сотрудничеству с такой первоклассной командой мы получили доступ к информации. Уровень ликвидности, предоставленный Bidesk Exchange для Raven, поддержка нашего сообщества и пользователи Bidesk, приветствующие нас на платформе, показали, что это партнерство было поистине бесценным для расширения полезности RAVEN.
Благодаря..
Оптимизация глубокого обучения
Подборка интересных сравнений, тестов и графиков
Развлечение с классификационными метриками
Коэффициент корреляции Мэтьюза и статистика J Юдена
Если вы занимались машинным обучением или статистическим моделированием (особенно решали задачи классификации ) в течение как минимум одного месяца, держу пари, к настоящему времени вы просмотрели более 9000 статей о точности , точность и запоминание , чувствительность и специфичность , оценка F1 , матрица путаницы и Кривая ROC . Так что вас не так легко обмануть, если показатель точности превышает 99,9%. Надеюсь,..
Персональные рекомендации каналов в Slack
Общедоступные каналы предоставляют множество преимуществ Slack по сравнению с электронной почтой: они позволяют вести поиск, долгие, тематические беседы, к которым легко присоединиться и уйти. Но для пользователей выбор идеального набора каналов может заставить их почувствовать себя златовласками - их легко попасть на слишком много, слишком мало или пропустить важные.
Часто клиенты обращаются к инструментам, которые помогают контролировать каналы по мере роста компании со 100 до..
Предсказание ваших эмоций с помощью данных ЭЭГ | Интерфейс мозг-компьютер
Вы когда-нибудь хотели предсказать чьи-то эмоции или вы настолько талантливы, что знаете все? Что ж, у нас, людей, может и не быть такого таланта, но благодаря машинному обучению у нас есть возможность узнать, как кто-то отреагирует.
Вот как я создал рекуррентную нейронную сеть, используя данные с повязки Muse Headband для прогнозирования эмоциональных состояний.
Как я создал программу, которая предсказывает эмоции
1. Сбор данных
Еще до того, как я начал кодировать программу,..
Как быстро вы сможете обработать 50 ГБ? — Анализ GDELT с помощью Aero
Работа с большими объемами данных обычно утомительна и требует множества оптимизаций. Сегодня мы покажем, что это не всегда так, и как Aero может помочь вам в достижении целей обработки данных.
Aero — это платформа, созданная для того, чтобы снять с разработчиков ответственность за инфраструктуру, безопасность и оркестрацию и позволить им сосредоточиться на добавлении ценности, будь то личный проект или компания.
В этой серии сообщений в блогах, демонстрирующих Aero, мы создаем..
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..