Публикации по теме 'machine-learning'
Логистическая регрессия — Перспектива минимизации потерь
Логистическая регрессия — перспектива минимизации потерь
Что такое потеря?
Идеальная функция потерь возвращает значение
+1 за неправильно классифицированные баллы 0 за правильно классифицированные баллы
Проблема
Чтобы решить задачи оптимизации в ML, нам нужно использовать дифференцирование/исчисление. Вышеупомянутая функция 01loss не дифференцируема. Чтобы функция была дифференцируемой, она должна быть непрерывной. Функция 01loss не дифференцируема при 0,..
Может ли норвежская промышленность сравниться или удвоить миллиард ИИ, выделенный норвежским правительством на исследования?
Может ли норвежская промышленность сравниться или удвоить миллиард ИИ, выделенный норвежским правительством на исследования?
Должна ли норвежская промышленность ответить крупным инструментом финансирования исследований в области промышленного применения искусственного интеллекта?
Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат только автору и не должны рассматриваться как отражение официальной позиции NORA.
В этой статье я изучаю предысторию норвежского миллиарда ИИ и предлагаю..
Введение в обработку естественного языка
Мы почти всегда работали с числовыми наборами данных в наших стандартных задачах машинного обучения/науки о данных. Всякий раз, когда мы сталкивались со столбцом с текстовыми данными, мы всегда преобразовывали его в числовые данные, используя методы предварительной обработки данных, такие как горячее кодирование и кодирование меток.
Давайте представим, что у нас есть набор данных с простыми текстовыми данными, и мы хотим предсказать, какие комментарии в Твиттере хорошие, а какие..
Выполнение нарезного (плиточного) вывода и подробного анализа ошибок с использованием моделей YOLOv5
Вам нужен срез (плиточный) вывод для обнаружения небольших объектов на спутниковых изображениях или изображениях с высоким разрешением? Нужны ли вам объяснимые метрики для вашей модели обнаружения (анализ возможных улучшений)? Вам нужен интерактивный пользовательский интерфейс для визуализации ошибочных прогнозов? Вы полагаетесь на модели YOLOv5?
Все это возможно с интеграцией SAHI YOLOv5 🚀
GitHub — obss/sahi: Облегченная библиотека машинного зрения для..
Сравнение стратегий определения местоположения: Walmart и Target
Подтверждают ли данные ваше мнение об этих магазинах?
Вы когда-нибудь видели бренд, с которым вы знакомы, и думали про себя… « Вау, кажется, это идеальное место для них »? Рискуя чрезмерно упростить и констатировать очевидное, компании определяют, где, по их мнению, будут находиться их целевые клиенты. Когда мы смотрим на местоположения в совокупности, мы можем понять, на кого нацелена компания, что она предлагает в отношении своей стратегии местоположения и целевой демографии, а..
Демократизируйте искусственный интеллект сегодня для лучшего будущего завтра
Авторы: Адхар Шарма, Раамеш Гоури Рагхаван и Сукант Хурана
Искусственный интеллект - огромная помощь человечеству. К сожалению, возможности для неправильного использования также огромны. Учитывая тенденции корпоративных и государственных структур к установлению господства, мы анализируем этические проблемы и отстаиваем необходимость демократизации.
Ключевые слова: данные, искусственный интеллект, искусственный интеллект, демократия, социальный контроль, права, конфиденциальность,..
1 миллион долларов, потраченный на прогностическую модель / науку о данных с нулевой ценностью и без участия пользователей?
1 миллион долларов, потраченный на прогностическую модель / науку о данных с нулевой ценностью и без участия пользователей?
Как не потратить 6–8 месяцев на технически правильную, но фактически неправильную модель .
Успешно ли вы работаете с машинным обучением, если никто не использует ваше решение, модель или приложение?
Недавно я связался с специалистом по данным в авторитетном потребительском бренде, который раньше работал в очень крупной компании электронной коммерции. Я..
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..