Публикации по теме 'machine-learning'
Раскрытие возможностей Chat-GPT
Раскрытие возможностей Chat-GPT
Глубокое погружение в быстрое проектирование в машинном обучении
Введение
В машинном обучении быстрое проектирование является важнейшей концепцией, которая позволяет нам обучать модели генерировать определенные типы выходных данных. Предоставляя модели тщательно продуманный быстрый набор подсказок, мы можем направлять ее для получения более релевантных и точных результатов. Одним из самых мощных инструментов в этой области является Chat-GPT,..
Чему плохой кофе научил меня о платформах для обработки и анализа данных
Я буду честен. Я люблю кофе. Мне нравится все: от его вкуса, теплых успокаивающих объятий, которые я чувствую, когда пью утренний эспрессо, до легкого покалывания концентрации, которое он дает мне, когда я просматриваю Твиттер воскресным утром. И я не одинок.
Только в Соединенных Штатах ежедневно выпивается более 400 миллионов чашек кофе, поэтому количество кофе, которое мы выпиваем как вид, просто безумно.
Чтобы дать вам некоторый контекст, Финляндия потребляет 12 кг кофе на душу..
MLforSocial: прогнозирование предвзятости СМИ
Использование машинного обучения для понимания и прогнозирования предвзятости СМИ в статьях.
Задний план
Предвзятость СМИ - это предвзятость или предполагаемая предвзятость журналистов в средствах массовой информации, включая социальные сети, в отношении выбора событий и историй, которые освещаются, и того, как они освещаются.
Термин предвзятость СМИ подразумевает повсеместное или широко распространенное предубеждение, противоречащее стандартам журналистики , а не точку..
Языковая модель LLM для бизнеса: преобразование коммуникации и принятия решений
Введение:
В последние годы в области искусственного интеллекта произошли значительные успехи в моделях обработки естественного языка (NLP). Среди этих моделей LLM (Large Language Model) стала мощным инструментом для компаний, позволяющим улучшить их процессы коммуникации и принятия решений. Языковые модели LLM, такие как GPT-3 OpenAI, способны генерировать человеческий текст, понимать контекст и давать содержательные ответы на различные запросы. В этой статье мы рассмотрим..
Аминь! Это самая большая проблема, с которой я сталкиваюсь как нынешний специалист по данным, пытаясь снизить…
Аминь! Это самая большая проблема, с которой я сталкиваюсь как нынешний Data Scientist, пытаясь снизить ожидания тех, кто выходит на поле. На самом деле выполнение бита ML обычно является самой маленькой частью проекта.
Это не для всех, но я думаю, что люди должны попробовать и увлечься процессом в целом . Это то, что движет мной. Я хочу поставлять системы или решения, которые полностью решают реальную бизнес-проблему. От получения данных, работы с ними и преобразования их в..
Как я создал модель машинного обучения и развернул ее с помощью Streamlit
Сквозной Data Science проект регрессионной модели для прогнозирования цен на автомобили.
Проект
Язык программирования: Python Алгоритм: контролируемое обучение, регрессия случайного леса Цель: Моей целью в этом проекте было создание модели для оценки цен на автомобили в Бразилии. Эта модель была развернута в веб-приложении, созданном с помощью Streamlit, что могло, например, помочь магазину оценить цены на автомобили, которые они собирались купить.
Набор данных
Этот..
Изучение искусства генеративного ИИ в Python
Искусственный интеллект (ИИ) изменил различные отрасли, и одной из увлекательных областей ИИ является генеративный ИИ. Генеративный ИИ включает в себя создание моделей, которые могут генерировать новый контент, например изображения, музыку и текст, способствуя творчеству и расширяя границы человеческого воображения.
Генеративный ИИ – это направление искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании моделей, способных автономно генерировать исходный контент, имитируя..
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..