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..