Публикации по теме 'machine-learning'
Что мешает вам получить свою первую работу по науке о данных?
Прохождение воронки собеседования по науке о данных и шаги, чтобы получить ваше первое предложение
Несмотря на то, что существует множество блогов, видеороликов и учебных пособий о том, как стать специалистом по данным, многие из этих ресурсов страдают от того, что я люблю называть «проклятием знаний». Что это такое? Что ж, большинство из них созданы людьми, которые уже некоторое время занимаются анализом данных и поэтому забыли о узких местах и проблемах, связанных с получением..
10 лучших библиотек для машинного обучения
Откройте для себя 10 лучших библиотек для Машинного обучения , которые выведут ваши проекты ИИ на новый уровень. Эти библиотеки, от TensorFlow до Scikit-learn, предлагают мощные инструменты и ресурсы для специалистов по данным и разработчиков. Повысьте свою производительность и эффективность с помощью лучших библиотек машинного обучения.
Введение
Машинное обучение — это увлекательная область, которая включает в себя создание алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать..
Компиляция предварительно обученных моделей с помощью Amazon SageMaker Neo
Это простое руководство по использованию возможности Amazon SageMaker Neo по автоматической оптимизации моделей машинного обучения для вывода на основе целевой платформы или устройства.
Что у нас есть: Предварительно обученная модель компьютерного зрения из модельного зоопарка . Что мы хотим : скомпилированная / оптимизированная модель для вывода на определенной платформе / устройстве, которая позже может быть выполнена с помощью Neo Deep Learning Runtime.
Здесь мы используем..
Методы ИИ: «Великолепная семерка» — «Общая картина»
В своей первой статье я представил идею методов героев , которые составляют основу для построения путей к ИИ. Есть 7 методов -
Учиться Оптимизировать Имитация Представлять Решать Справьтесь с неопределенностью Вычислить
6 (статистика) и 7 (информатика), очевидно, сами по себе являются целыми областями; нас интересуют только те аспекты, которые касаются 1–5, например, высокопроизводительные вычисления.
Цель Hero Methods здесь — взаимодействовать с его миром.
Машины понимают..
Как собирать качественные данные для моделей машинного обучения в ритейле?
«Данные — это новая наука. Большие данные содержат ответы». – Пэт Гелсингер.
Вы с энтузиазмом относитесь к внедрению искусственного интеллекта, чтобы сделать ваши покупки в магазине и за его пределами более удобными, но не знаете, как собирать данные, чтобы начать создание моделей машинного обучения?
Тогда читайте дальше, потому что этот блог даст вам представление о том, как легко вы можете собирать данные, используя существующие системы, для создания компьютерного зрения..
Роль математики в машинном обучении
Машинное обучение является последним в длинной череде попыток преобразовать человеческие знания и рассуждения в форму, пригодную для создания машин и инженерных автоматизированных систем. По мере того, как машинное обучение становится все более распространенным, а его программные пакеты становятся проще в использовании, естественно и желательно, чтобы низкоуровневые технические детали были абстрагированы и скрыты от практикующего специалиста. В Python и R доступно множество библиотек..
Работа с минимизацией сожалений в машинном обучении, часть 2
О гарантиях минимизации сожалений в «Отступающем горизонте» (arXiv)
Автор: Андреа Мартин , Лука Фурьери , Флориан Дёрфлер , Джон Лигерос , Джанкарло Феррари-Трекате .
Аннотация: Для объединения классического оптимального управления и онлайн-обучения минимизация сожалений недавно была предложена в качестве критерия проектирования управления. Эта конкурентная парадигма наказывает потери по сравнению с оптимальными управляющими действиями, выбранными политикой ясновидения, и..
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..