Публикации по теме 'machine-learning'
Как AEDIT повысил точность модели на 6% с помощью SuperAnnotate
Обзор компании
AEDIT создает ориентированную на пользователя технологию, которая преобразует сложную медицинскую информацию в простые в использовании инструменты и привлекает ресурсы для расширения возможностей пользователей на протяжении всего их эстетического пути.
AEDIT, основанная дважды сертифицированным хирургом по пластической и реконструктивной хирургии лица, упрощает и защищает поиск эстетических решений и квалифицированных поставщиков. В качестве единого надежного..
Как крупные технологические компании используют машинное обучение и причинно-следственную связь для принятия решений на основе данных
Как крупные технологические компании используют машинное обучение и причинно-следственную связь для принятия решений на основе данных
Крупные технологические компании постоянно стремятся улучшить взаимодействие с пользователем и улучшить все, что они делают, чтобы предоставить клиентам то, что они действительно хотят. Но как они узнают, чего на самом деле хотят клиенты? Похоже, ответ – не что иное, как тестирование.
Впервые я столкнулся с концепцией тестирования, читая книгу..
Caffe: универсальная платформа глубокого обучения для Python
Введение:
Глубокое обучение изменило многие отрасли, включая компьютерное зрение и обработку естественного языка. Однако для создания эффективных моделей глубокого обучения требуются сложные фреймворки, упрощающие сложный процесс создания, обучения и развертывания нейронных сетей. Caffe, модуль Python, привлекший значительное внимание благодаря своей адаптивности и эффективности в приложениях глубокого обучения, является одной из таких выдающихся платформ. В этом эссе будет..
TpuGraphs: прогнозирование производительности тензорных программ
✨TpuGraphs: набор данных для прогнозирования производительности на больших тензорных вычислительных графах✨
Питчайя Мангпо Фотилимтана, Сами Абу-Эль-Хайджа, Кайди Цао, Бахаре Фатеми, Чарит Мендис, Брайан Пероцци
TpuGraphs представляет набор данных для прогнозирования производительности и базовые модели тензорных программ, представленных в виде вычислительных графов, работающих на тензорных процессорах (TPU).
Важные термины и предыстория
Прогноз эффективности
Это задача..
Руководство инженера-программиста по искусственному интеллекту и машинному обучению
Разум пытается построить модель мира .
От глубокого обучения до нашего собственного критического мышления интеллект связан с взаимодействием с миром и построением ментальных моделей. Затем эти модели служат для расширения возможностей пользователя и ведут его к принятию обоснованных решений.
Я хочу представить пару моих собственных ментальных моделей, которые я собрал во время своих глубоких погружений в мир машинного обучения. Я был вдохновлен этой статьей о руководстве для..
Мысли о новой функции Microsoft Python в Excel [август 2023 г.]
На прошлой неделе Microsoft анонсировала свою новую функцию Python в Excel , которая позволит пользователям писать код Python в Excel.
Как большой поклонник Python и Excel, вот мои 5 первоначальных мыслей об этой интеграции:
1. Это хорошая идея?
По моему мнению, да.
Как специалист по обработке данных, я использую Excel и Python в своем рабочем процессе по обработке данных уже более десяти лет.
У каждого инструмента есть свои преимущества. Когда я занимаюсь анализом данных, я..
Адаптивные сети агрегации: не забывайте, чему вы научились
Автор Чарльз Юань. Обсуждение названия статьи «Адаптивные сети агрегации для постепенного обучения в классе» .
Введение
Когда вы действительно думаете об этом, алгоритмы глубокого обучения фундаментально ограничены в достижении настоящего искусственного общего интеллекта. Те, кто когда-либо создавал и обучал нейронную сеть, вероятно, знакомы с термином пакетный градиентный спуск , а также с мини-пакетным градиентным спуском и стохастическим градиентным спуском. По сути, традиционный..
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..