WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'machine-learning'


Обработка естественного языка в Python: руководство по анализу настроений на Reddit
Классифицируйте заголовки новостей как негативные или позитивные Обработка естественного языка (NLP) в широком смысле определяется как манипулирование человеческим языком с помощью программного обеспечения. Он уходит своими корнями в лингвистику, но развился, чтобы охватить информатику и искусственный интеллект, а исследования НЛП в основном посвящены программированию компьютеров для понимания…

Использование CodeGuru Profiler с конечными точками SageMaker в реальном времени
Оптимизация задержки вывода модели путем профилирования кода вывода Машинное обучение (ML) реализуется в выводе модели. В этом посте мы описываем, как вы можете использовать CodeGuru Profiler для профилирования контейнера/кода вашей конечной точки SageMaker. Это даст вам представление о производительности ваших приложений и устранит любые проблемы с задержкой и использованием в вашем приложении. В этом решении будет показано, как расширить контейнеры SageMaker Framework..

Что нужно знать о логистической регрессии
Давайте рассмотрим сложную часть этого базового алгоритма машинного обучения. Если вы начинаете заниматься аналитикой данных, вы, безусловно, пытаетесь ознакомиться со множеством различных стратегий и приложений, используемых в отрасли. Логистическая регрессия — это один из методов анализа, используемый аналитиками данных; однако, что именно это такое и каким целям оно служит? В этой статье вы узнаете, что такое логистическая регрессия, и некоторые из наиболее важных общих тем,..

Ставка на будущее: выявление инвестиционных возможностей с помощью ИИ в прорывных стартапах
Откройте для себя потенциал машинного обучения и искусственного интеллекта для инвесторов и венчурных капиталистов, стремящихся к следующему прорыву в инновациях на основе ИИ. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение революционизируют отрасли по всему миру, создавая новые возможности для инноваций и прорывов. Как инвестор или венчурный капиталист, понимание потенциала ИИ и определение стартапов, в которые стоит инвестировать, может принести значительную прибыль. В этой статье..

Приверженность и поддержка высшего руководства
Недавно я встретился с Самадом Эчихаби, вице-президентом по исследованиям и разработке продуктов в исследовательском центре SDL MT Research в Лос-Анджелесе, чтобы получить информацию об их технологии Adaptive MT. Команда в Лос-Анджелесе происходит из основной группы Language Weaver, но в полную команду также входят участники из Кембриджа, Великобритания, и Клужа, Румыния. Исследовательская группа, которую возглавляет Самад, всегда была в авангарде исследований машинного перевода, несмотря..

Использование возможностей преобразователей BERT для расширенного анализа текста
Антон Гордон — архитектор ИИ Введение Во вселенной обработки естественного языка (NLP) главенствует BERT (представление двунаправленного кодировщика от трансформеров). Его инновационная архитектура и превосходные возможности распознавания текста изменили способ обработки языковых данных. В этой статье вы узнаете, как создать приложение для анализа настроений с помощью BERT, а также пошагово развернете приложение на AWS с помощью Docker. Прежде чем погрузиться в техническую часть,..

Выбирайте лучшие функции с диаграммами Санки
Выбирайте лучшие функции с диаграммами Санки Выбор функций — это важный этап в конвейере моделирования машинного обучения. Используйте диаграмму Санки, чтобы визуализировать и настроить процесс выбора функций. Выбор функций — важный этап в процессе машинного обучения, когда мы выбираем наиболее подходящие функции из большого количества функций для построения модели. Целью выбора признаков является повышение точности и эффективности модели, а также уменьшение переобучения и..

Новые материалы

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..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]