Публикации по теме 'machine-learning'
Kubeflow: Машинное обучение в Kubernetes — Часть 1
Kubeflow: машинное обучение в Kubernetes — часть 1
Первоначально опубликовано на kubesimplify.com
Разработка и развертывание систем машинного обучения может быть проблемой из-за множества вещей, которыми вам нужно управлять. В этой статье я познакомлю вас и помогу начать работу с Kubeflow, а также пойму, как работает Kubeflow. Это первая статья из серии Kubeflow, и я постараюсь помочь вам ответить на вопрос «Почему и когда Kubeflow?» и понять архитектуру Kubeflow в сочетании с..
Обзор алгоритмов обучения с полуучителем — Часть 2
Продолжая обзор литературы по алгоритмам полууправляемого обучения, мы подошли к недооцененному многопрофильному обучению.
С. 2. Многопрофильное обучение
Обучение с несколькими представлениями относится к классу методов обучения, в которых используется соглашение между разными учащимися. Здесь предположения о совместном обучении не требуются для моделей обучения с несколькими представлениями. Вместо этого несколько методов обучения (например, деревья решений, SVM и т. д.) обучаются..
Метрика оценки RdR для оценки моделей прогнозирования временных рядов
В этом тексте я предложу вам экспериментальный метод для оценки эффективности моделей прогнозирования временных рядов, но прежде мы быстро рассмотрим популярные методы оценки временных рядов:
MAE, RMSE и AIC Средняя точность прогноза Предупреждение: модель временных рядов ОЦЕНОЧНАЯ ЛОВУШКА! Эталонный показатель RdR
Этот новый метод оценки RdR даст несколько преимуществ, таких как возможность:
Сравните модели вместе и выберите лучшую Облегчить объяснение менеджеру или..
Введение в чат GPT
Используя ChatGPT или Генеративный предварительно обученный преобразователь, в котором используется искусственный интеллект, компьютеры могут имитировать человеческие обсуждения. Он создает интерактивный и интересный разговорный опыт с пользователем, используя алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка (NLP). Chat GPT можно использовать для обслуживания клиентов, приложений личного помощника, автоматизированной поддержки клиентов и многого другого. Понимая намерения и..
Почему Python так популярен в науке о данных?
Все основные проекты в области глубокого обучения и нейронных сетей, похоже, сходятся на Python в качестве связующего языка. Как инженер Python на протяжении длительного времени, я совершенно сбит с толку. Думаю, для этой работы есть инструменты получше.
Python работает медленно и не может реализовать пользовательскую логику. Python довольно сложно привязать к C ++ или даже C. Python застрял в блокировке перехода с версии 2.7 на 3.0
И все же здесь мы программируем наши графические..
Допущения линейной регрессии
Линейная регрессия используется, когда набор данных имеет линейную корреляцию. Перед построением модели линейной регрессии предположения должны быть проверены . Если предположения нарушаются, необходимо использовать разные методики.
Простая линейная регрессия имеет одну независимую переменную (предиктор) и зависимую переменную (ответ), а множественная линейная регрессия имеет более одного предиктора для прогнозирования ответа.
Уравнение простой линейной регрессии..
Платформа данных Kubernautic для DataOps и MLOps
Введение
Каждое цифровое преобразование требует платформы данных для преобразования данных и решения задач операций с данными , называемых DataOps , для объединения данных, приложений и процессов, созданных людьми и машинами.
Чтобы сделать данные доступными в режиме реального времени для нужных специалистов по данным, отделив бизнес-решения от базовой инфраструктуры, организациям необходимо устранить узкие места в своих проектах данных, внедрив платформу данных на основе лучших..
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..