Публикации по теме 'machine-learning'
Представляем GLYNT.AI
Это захватывающие дни для WattzOn, и мы рады расширить наши предложения.
Компания WattzOn начала свою деятельность в области сбора данных коммунальных предприятий. Наш продукт LINK ENERGY имеет национальное покрытие и обслуживает ведущие компании, занимающиеся солнечными батареями и умным домом. При создании LINK мы столкнулись с проблемой: как быстро и дешево прочитать данные о счетах за коммунальные услуги? Мы решили эту проблему, и мы рады принести результат в другие отрасли...
Топ-3 функции Pandas, о существовании которых вы не знали
Вы не наткнетесь на них случайно - гарантированно!
Панды в представлении не нуждаются. Эта библиотека использовалась в экосистеме Python в течение многих лет и навсегда останется с ней. В библиотеке доступны сотни функций, и знание всех из них не под силу даже самым опытным пользователям.
Сегодня вы познакомитесь с тремя ценными функциями, которым не уделяют особого внимания. Вы не найдете их практически ни в одном руководстве по науке о данных, хотя они могут быть полезны в..
Как работает синтез изображений с поддержкой 3D, часть 4 (машинное обучение + генеративный ИИ)
Генеративные поля занятости для синтеза трехмерных изображений с учетом поверхности (arXiv)
Автор: Сюйдун Сюй , Синган Пань , Дахуа Линь , Бо Дай .
Аннотация: Появление генеративных полей излучения значительно способствовало развитию синтеза трехмерных изображений. Совокупный процесс рендеринга в полях яркости значительно упрощает обучение этих генеративных моделей, поскольку градиенты распределяются по всему объему, но приводят к размытым поверхностям объектов. В то же время, по..
Начало работы с машинами для повышения градиента - с использованием параметров XGBoost и LightGBM
Psst .. Признание: в прошлом я использовал и настраивал модели, даже не зная, что они делают. Я попытался сделать то же самое с машинами для повышения градиента - LightGBM и XGBoost - и это было ... разочаровывающе!
Этот метод (или, скорее, ленивость) отлично работает для более простых моделей, таких как линейная регрессия, деревья решений и т. Д. У них всего несколько гиперпараметров - learning_rate , _2 _, _ 3_ - и легко понять, что они означают. .
Но GBM - это другой..
5 статей для чтения по использованию искусственного интеллекта с ЭКГ
Электрокардиограмма (ЭКГ) — это тест, который используется для оценки работы сердца. Электроды размещаются в определенных точках на груди, руках и ногах. Затем эти электроды подключаются к аппарату ЭКГ проводами отведений. Затем измеряется, интерпретируется и распечатывается электрическая активность сердца.
Распознавание биометрических данных ЭКГ: обзор, системное предложение и контрольная оценка ( arXiv )
Автор: Пьетро Мельци , Рубен Толосана , Рубен Вера-Родригес..
Что такое PyTorch? Часть четвертая. Как AWS Trainium и Inferentia помогают машинному обучению
Высокопроизводительный ускоритель машинного обучения, созданный AWS
Об этой статье
В предыдущих сериях мы представили популярную платформу машинного обучения PyTorch. Часть первая: основы. Часть вторая: конкретный пример использования PyTorch. Часть третья: как компилятор машинного обучения ускоряет процесс машинного обучения Это часть 4, в которой мы познакомим вас с некоторыми аппаратными знаниями о том, как недавно выпущенный чип AWS может помочь ускорить ваш путь машинного..
Точность: компромисс между смещением и дисперсией
В статье Какое машинное обучение (ML) выбрать? «[1] , который поможет вам выбрать правильное машинное обучение для ваших данных, мы указали, что с точки зрения бизнеса двумя наиболее важными измерениями являются точность и интерпретируемость .
Мы также заявили, что «Оценка точности модели машинного обучения имеет решающее значение при выборе и развертывании модели машинного обучения».
- Но какие факторы влияют на точность модели?
Точность зависит от подгонки модели. И подгонка..
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..