Публикации по теме 'machine-learning'
Пентагон использует Drone AI от Google
Google сотрудничает с ЦРУ для разработки искусственного интеллекта для оценки отснятого материала, что вызвало бурю возмущения среди сотрудников технологического гиганта, когда они узнали о причастности Google.
Пилотный проект Google связан с проектом Maven Министерства обороны, целью которого является идентификация объектов на кадрах с беспилотников, который с тех пор широко обсуждался внутри компании, когда данные о проекте были опубликованы во внутреннем списке рассылки. Об этом..
Tokyo U и Preferred Networks предлагают метод быстрой оценки стабильности функции ансамбля…
Выбор функций — это основная концепция машинного обучения. Нацеленный на выбор подмножества соответствующих функций для использования в построении модели, выбор функций является важным шагом, который может существенно повлиять на производительность модели. Одним из наиболее часто используемых методов повышения стабильности селекторов функций является интеграция результатов нескольких селекторов функций, также известная как ансамблевый выбор функций. Недостатки этого подхода заключаются..
Получить данные легко, разобраться в них — отдельная история
С Эндрю Россингтоном, Директором по продукту, Телетрак Навман
Мы пришли ко многим интересным осознаниям во время пандемии. Учтите, что теперь мы знаем, что работники могут продуктивно работать дома, доступ к корпоративной информации можно получить безопасно и надежно из любого места, а доставку на дом можно масштабировать в спешке. Последнее было бы невозможно без распространения телематики с помощью сенсорных технологий, мобильного сбора данных и, в последнее время, искусственного..
Создание базовой нейронной сети с помощью PyTorch: пошаговое руководство
Будучи студентом компьютерной инженерии, я всегда ищу способы улучшить свои навыки и углубить свои знания. В последнее время я сосредоточился на изучении PyTorch, мощной среды глубокого обучения. Чтобы закрепить то, что я узнал на данный момент, и потенциально помочь другим, кто плохо знаком с PyTorch, я решил написать этот пост в блоге с подробным описанием шагов, связанных с созданием базовой нейронной сети с использованием PyTorch. Я надеюсь, что вы найдете его полезным и..
Как развернуть модель машинного обучения на AWS Lambda
В этом руководстве я расскажу вам о развертывании модели машинного обучения на AWS Lambda. Наша модель также будет доступна через API с помощью Amazon API Gateway. В конце концов, мы получим идеальный рецепт действительно безсерверной системы. Давайте сразу перейдем к делу.
Загрузите свою модель в Amazon S3
Первый шаг - загрузить вашу модель в Amazon S3. Если вы не знакомы с Amazon S3, перейдите по этой ссылке, чтобы начать работу:..
Используйте возможности графического процессора Colab для локальной IDE
Запуск моделей машинного обучения на локальном компьютере может быть затруднен при работе с обширными алгоритмами глубокого обучения, особенно если графический процессор недостаточно мощный. Google Colab предлагает решение, предоставляя бесплатный доступ к графическому процессору.
Google Colab предоставляет возможность подключения к локальной среде, но тем самым вы позволяете интерфейсу Colab выполнять код в ноутбуке, используя локальные ресурсы вашего компьютера. Следовательно, ваш..
Машинное обучение с рыночными данными
Этот пост представляет собой общий обзор платформы, которую мы разработали для машинного обучения с рыночными данными.
Рыночные данные
Мы будем говорить о потиковых рыночных данных уровня 1 и уровня 2, доступных на биржах: это данные о сделках, котировках (или верхней части книги) и книге заявок (или глубине книги). Торговая запись состоит из безопасности, метки времени, цены, размера, условий сделки. Котировки состоят из ценной бумаги, метки времени, цены предложения, размера..
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..