Публикации по теме 'machine-learning'
Распознавание рукописных цифр с помощью scikit-learn
анализ данных не ограничивается числами и строками, поскольку изображения и звуки также можно анализировать и классифицировать. Распознавание рукописного текста — это проблема, которая восходит к первым автоматическим машинам, которым нужно было распознавать отдельные символы в рукописных документах.
Чтобы решить эту проблему в Python, библиотека scikit-learn предоставляет хороший пример для лучшего понимания этой техники, возникающих проблем и возможности делать прогнозы...
Что такое данные в 21 веке?
Г-н Зеро всегда был очарован современным миром и технологиями. Он был потрясен тем фактом, что в 2017 году данные превзошли глобальную стоимость нефти , но он не был уверен, какие именно данные (в его основная сущность). Как можно определить данные? (Он задавался вопросом), то, что вы не можете потрогать или почувствовать, сейчас является самой ценной вещью в мире.
Что ж, мистер Зеро — младший аналитик данных, и он работает в этом бизнесе уже несколько месяцев. Возвращаясь домой,..
Обзор алгоритмов поиска Rust
Обзор алгоритмов поиска Rust
Алгоритмы поиска и их реализация в Rust, языке системного программирования, разработанном для обеспечения безопасности, параллелизма и производительности.
В этой статье обсуждаются различные алгоритмы поиска, от простого линейного поиска до передовых методов на основе искусственного интеллекта.
По мере изучения этого руководства вы можете узнать следующее:
Уникальная особенность Rust Подробные пояснения и примеры кода Анализ производительности и..
Машинное обучение: День 2 — Введение в машинное обучение, контролируемое и неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением
ВВЕДЕНИЕ
Привет! Меня зовут Усман Хатри, и добро пожаловать в мой ежедневный блог о моем обучении машинному обучению!
Сегодня я посмотрел самую первую лекцию курса машинного обучения, предложенного Стэнфордским университетом ( CS229 ), который настоятельно рекомендуется для начала обучения машинному обучению. Давайте обсудим, чему я научился сегодня и как вы можете начать собственное обучение.
ПРИМЕЧАНИЯ И РЕСУРСЫ
Я наткнулся на удивительный лист Google Docs, который охватывает..
Мультиклассовая классификация с использованием модели дерева решений
Добро пожаловать, читатели. Если вы попали прямо сюда, я настоятельно рекомендую вам вернуться и прочитать сначала по этой ссылке .
Введение в проблему: - В этом блоге я хотел бы помочь вам, ребята, создать модель машинного обучения на основе алгоритма дерева решений. Здесь мы будем работать с меньшим набором данных (взято из архива ). Сначала мы будем обучать нашу модель, используя предоставленные данные, а затем будем выполнять мультиклассовую классификацию, используя..
Схемы трансформаторов: декомпозиция малых языковых моделей
Можем ли мы понять, что происходит в больших языковых моделях, анализируя маленькие?
Это первая из серии публикаций, в которых я попытаюсь обобщить некоторые из моих прочтений по контекстному обучению в больших языковых моделях — в основном с точки зрения механистической интерпретируемости. Подавляющая часть этого поста будет прямой адаптацией фантастической работы, проделанной в Anthropic , в частности, их статьи Математическая основа для схем трансформаторов . Я внес некоторые..
Метаранг 0.2.8: сопоставление полей, пользовательские метаданные и парсинг Referer
Metarank 0.2.8 здесь с парой блестящих новых функций (и, как обычно, с кучей исправлений).
Метаданные пользователя
В Metarank был особый тип события, называемый «метаданные», который собирает информацию об элементах. Например, цвета, цены и теги — эти поля впоследствии можно использовать в конфигурации ранжирования. Но недавно мы заметили случай, когда у самого посетителя всегда была пара известных полей, которые могут быть ценны для ранжирования.
Например, существует приложение для..
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..