Публикации по теме 'machine-learning'
Вы уверены, что умеете считать?
"Вероятность"
Вы уверены, что умеете считать?
Сетка 2x2, которую вы должны освоить, чтобы улучшить свои навыки вероятности и никогда больше не путать перестановки с комбинациями
Вы умеете считать? Вы умеете считать по пальцам? Я не говорю здесь о большом количестве. Просто цифры в ситуациях, с которыми вы, вероятно, время от времени сталкиваетесь. Конечно, вы должны уметь считать. Ведь умение считать - фундаментальный навык. Почему бы не пройти быструю самопроверку, чтобы..
Рабочий процесс машинного обучения с PyTorch
За последние пару лет PyTorch стал одной из ведущих сред машинного обучения, и различные компании используют ее простую в использовании структуру для своих исследований. Согласно The Gradient , PyTorch становится серьезным конкурентом давнему фавориту, TensorFlow, демонстрируя значительный рост упоминаний о нем на исследовательских конференциях.
Основанная в 2016 году Адамом Пашке , Сэмом Гроссом , Сумит Чинтала и Грегори Ченаном , ее использование идиоматического Python делает ее..
Распознавание букв ASL в сети CNN
Американский язык жестов (ASL) — это визуальный язык, используемый глухими и слабослышащими людьми для общения. Способность распознавать буквы ASL необходима для эффективного общения и находит применение в таких областях, как вспомогательные технологии, образование и доступность. В последние годы достижения в области компьютерного зрения и глубокого обучения позволили разработать модели распознавания букв ASL. В этом посте я рассмотрю использование сверточной нейронной сети (CNN) для..
Как работают состязательные атаки, часть 3 (машинное обучение)
1. Надежность моделей глубокой кластеризации: состязательные атаки и защита (arXiv)
Автор: Аншуман Чхабра , Ашвин Сехари , Прасант Мохапатра
Аннотация . Модели кластеризации представляют собой класс неконтролируемых методов машинного обучения, которые используются в ряде конвейеров приложений и играют жизненно важную роль в современной науке о данных. Благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения модели глубокой кластеризации стали более современными по..
Что такое P-значение?
Серия специализаций John Hopkins DS
Что такое P-значение?
Введение в тестирование p-значения и значимости, p-hacking, а также примеры p-значений в R
Full series
Part 1 - What is Data Science, Big data and the Data Science process
Part 2 - The origin of R, why use R, R vs Python and resources to learn
Part 3 - Version Control, Git & GitHub and best practices for sharing code.
Part 4 - The 6 types of data analysis
Part 5 - The ability to design experiments to..
Что такое измерение производительности модели в машинном обучении?
Как мы обсуждали в предыдущем посте об алгоритме K-ближайших соседей , это простой метод классификации новых данных, начиная с известных значений. Однако должен быть способ измерить, насколько хорошо сделаны прогнозы, чтобы решить, является ли это правильным алгоритмом для решения нашей проблемы или нам нужно внести некоторые коррективы в модель.
В машинном обучении это известно как показатели производительности модели, помимо измерения эффективности, его также можно использовать для..
Нормализация данных: когда и зачем она нужна для машинного обучения и глубокого обучения?
Машинное обучение и глубокое обучение — это подобласти искусственного интеллекта, которые сосредоточены на разработке алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. Машинное обучение — это более широкий термин, который охватывает различные методы и приемы обучения на основе данных, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Глубокое обучение — это особый тип..
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..