Публикации по теме 'machine-learning'
Три обязательных действия, которые помогут ускорить вашу карьеру в науке о данных
Мнение
Три обязательных действия, которые помогут ускорить вашу карьеру в науке о данных
Ключевые вещи, которые нужно сделать, чтобы ускорить вашу карьеру в науке о данных
Data Science была объявлена самой сексуальной профессией 21 века. Благодаря ажиотажу вокруг ИИ и популяризации науки о данных, число людей, выходящих на поле каждый год , растет. При такой конкуренции может показаться сложным выделиться и добиться успеха в Data Science. В этом посте рассказывается о..
AutoML с AutoKeras
Нейронные сети для проектирования нейронных сетей
Расширяется применение глубокого обучения в реальных сценариях, однако для построения модели и настройки ее для повышения точности требуется эксперт. Различные этапы машинного обучения включают
Подготовка данных Функциональная инженерия Архитектурный поиск Настройка гиперпараметров Выбор модели
Основная задача специалиста по глубокому обучению - построить эффективную нейронную архитектуру с подходящими гиперпараметрами...
Важность предварительной обработки данных в машинном обучении.
Обработка данных относится к процессу сбора, обработки и организации данных в полезную информацию. Основная цель обработки данных — превратить необработанные данные в ценную информацию, которую можно использовать для принятия обоснованных решений.
Обработка данных используется в различных отраслях и приложениях, таких как бизнес-аналитика, маркетинг, здравоохранение, финансы и научные исследования. Он играет решающую роль, помогая организациям принимать решения на основе данных и..
Основной набор инструментов для специалистов по данным: исследование технических и социальных навыков
По мере того, как мы продвигаемся дальше в эпоху цифровых технологий, данные являются нашей путеводной звездой. Количество данных, генерируемых каждый день, является астрономическим, и преобразование этих данных в осмысленные идеи — задача, которая ложится на специалистов по данным. Но чтобы отправиться в это путешествие и ориентироваться в море данных, специалисту по данным необходим необходимый набор инструментов. Этот набор инструментов включает в себя как технические, так и..
Отравление свода знаний
Одной из потенциальных угроз безопасности в области искусственного интеллекта является концепция, известная как «отравление корпуса». Этот риск связан с тем, что злоумышленник преднамеренно вводит вводящие в заблуждение или вредоносные данные в набор обучающих данных модели ИИ. Но что это значит и как это влияет на системы ИИ и их пользователей?
Обучение ИИ и наборы данных
Прежде чем мы рассмотрим концепцию отравления корпуса, важно понять, как обучаются системы ИИ. Модели ИИ..
Алгоритм кластеризации K-средних
Обучение без присмотра
До сих пор я говорил об алгоритмах обучения с учителем (в частности, о бинарной классификации и регрессии). Сегодня я хотел бы поговорить о другом важном алгоритме базового машинного обучения, который работает совершенно по-другому, используя обучение без учителя.
Как я объяснял в других постах, обучение с учителем — это процесс обучения маркировке новых примеров на основе предварительного обучения на тщательно размеченных и классифицированных данных. При..
Неясное искусство дизайна данных
Борьба с постыдной новой алхимией цифровой эры
Карьера в области данных была отвратительно раскручена. Не преувеличение ( имеет невероятную ценность, которую можно извлечь из данных ), а больше похоже на ошибочное толкование — многие люди создают шумиху вокруг данных по совершенно неверным причинам. .
Правильные причины для волнения связаны со старой поговоркой: знание — это сила: сила улучшить ваш бизнес, вашу работу, вашу личную жизнь и мир вокруг вас. Со всеми технологическими..
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..