Публикации по теме 'machine-learning'
Сертификаты политик и минимально-оптимальные границы PAC для эпизодического обучения с подкреплением
Разработка методов обучения с подкреплением, позволяющих найти эффективную политику с использованием как можно меньшего количества образцов, является ключевой целью как эмпирических, так и теоретических исследований. С теоретической точки зрения, есть два основных способа, границы сожаления или PAC (возможно, приблизительно правильные), чтобы измерить и гарантировать выборочную эффективность метода. В идеале мы хотели бы иметь алгоритмы с хорошей производительностью по обоим критериям,..
DatRet: реализация Tensorflow для структурированных табличных данных
Мой проект с открытым исходным кодом
Простая реализация архитектуры глубокой нейронной сети для табличных данных с настраиваемой генерацией слоев и послойным увеличением количества нейронов. Использование аналогичного классического метода машинного обучения.
В этой статье мы обсудим, зачем нужна эта библиотека, проведем «учебник» и сравним точность предсказания DatRetClassifier и DatRetRegressor с созданием классических методов машинного обучения.
Введение
Для..
Работа с несбалансированными наборами данных в машинном обучении, часть 2
Оценка расстояния: метод неконтролируемой фильтрации для выбора признаков в несбалансированном наборе данных (arXiv)
Автор : Катарина Фирдова , Селин Лабар , Артур Мартель .
Аннотация: В этой статье представлен новый метод фильтрации для неконтролируемого выбора признаков. Этот метод особенно эффективен для несбалансированного многоклассового набора данных, как в случае кластеров различных типов аномалий. Существующие методы обычно предполагают дисперсию признаков, что не подходит,..
База данных по сравнению с хранилищем данных по сравнению с озером данных
В современном мире предприятия собирают и хранят большое количество информации для принятия правильных решений. Чтобы понять эту информацию и извлечь из нее уроки, компании используют специальные инструменты, называемые базами данных, хранилищами данных и озерами данных.
База данных похожа на большой организованный шкаф с ящиками и этикетками для хранения важной информации. Он предназначен для быстрого поиска и обновления определенной информации, например, когда вы ищете свою любимую..
Преобразуйте свой бизнес с помощью науки о данных и искусственного интеллекта.
Преобразуйте свой бизнес с помощью науки о данных и искусственного интеллекта. Наши решения помогают вам принимать решения на основе данных и открывать новые возможности для роста. Узнайте больше сейчас.
Введение
Сегодня предприятия генерируют больше данных, чем когда-либо прежде. От взаимодействия с клиентами до транзакционных данных объем доступной информации ошеломляет. Однако эти данные ценны только в том случае, если компании могут превратить их в полезную информацию...
ModernMT: более пристальный взгляд на развивающуюся корпоративную MT Powerhouse
Наблюдая за продолжающейся эволюцией использования машинного перевода в индустрии профессионального перевода, мы видим, что достигли точки, когда у нас есть некоторые полезные идеи о том, как добиться успешных результатов при использовании машинного перевода. С моей точки зрения, как долгосрочного наблюдателя и эксперта-аналитика использования машинного перевода предприятиями, некоторые из них включают:
Адаптация и настройка универсального механизма машинного перевода, выполненные с..
Методы машинного обучения, применяемые для прогнозирования цен на акции
Приложения машинного обучения сильно зависят от прогнозирования временных рядов. Прогноз цен на акции выделяется среди других временных рядов как один из самых увлекательных и потенциально прибыльных.
Как обсуждалось в предыдущей статье, все три метода прогнозирования — скользящее среднее, автоматический ARIMA и пророк — охватывали годовые прогнозы в дополнение к линейной регрессии, методу k-ближайших соседей и долговременной кратковременной памяти (LSTM). В заключение, LSTM легко..
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..