Публикации по теме 'machine-learning'
Введение в рекуррентные нейронные сети
И снова здравствуйте! Для тех, кто путешествовал со мной до сих пор, ваша выносливость достойна восхищения! Мы поймали быстрые мячи нейронных сетей с прямой связью и разгадали загадки сверточных нейронных сетей.
Если вы новичок, добро пожаловать! Мы на пути к интуитивному пониманию различных типов искусственных нейронных сетей. Если вы еще не ознакомились с моими предыдущими постами об основах нейронных сетей ( Часть 1 и Часть 2 ), Введение в нейронные сети с прямой связью и..
Альтернативы MLflow для управления версиями данных: DVC против MLflow
MLflow и DVC — это два инструмента MLOps, которые сегодня широко используются в машинном обучении. Эта сравнительная статья поможет вам понять их основное использование, а также их плюсы и минусы.
Знакомство с MLflow и DVC
MLflow – это платформа, играющая важную роль в любом непрерывном жизненном цикле машинного обучения. Это помогает отслеживать ваши эксперименты с машинным обучением, включая отслеживание ваших моделей, параметров моделей, наборов данных и гиперпараметров, а..
Математика для науки о данных
Это первая и вводная часть сообщения в блоге «Математика для науки о данных», в этой части рассматриваются контекст и содержание следующих частей этого сообщения по темам.
Контекст и введение Линейная алгебра для науки о данных Многомерное исчисление для науки о данных Вероятность и статистика для науки о данных
Для новичков в области науки о данных и машинного обучения важно развить математическое понимание основных понятий. Наука о данных - это просто..
Меня приняли в стипендиальную программу AWS Machine Learning!
Для меня большая честь быть выбранным в качестве одного из получателей стипендии AWS по машинному обучению в Udacity .
Я твердо обязуюсь максимально использовать возможности, поскольку мне доверили начать еще одно занятие с присуждением стипендии, курсом AWS MLE Foundations. И я полон решимости получить полную стипендию для программы AWS Machine Learning Engineer Nano Degree, будучи одним из 425 финальных получателей по всему миру.
Я искренне рад объявить о щедрости и поддержке..
Почему блокноты Jupyter популярнее, чем IDE для Python и машинного обучения
Примечание. У меня есть специальный инструмент, который также можно использовать для машинного обучения и обработки данных, его нельзя назвать просто IDE, это альтернатива Jupyter и Google Collab с интуитивно понятными функциями IDE. Читать до конца!
Что такое ноутбук Jupyter?
Jupyter Notebook — это интерактивная вычислительная среда с открытым исходным кодом, используемая для анализа данных, научных исследований и машинного обучения. Он позволяет пользователям создавать и..
Резюме статьи — № 2
Этот пост суммирует статью: Адаптация домена для обнаружения транспортных средств на основе данных облака точек LiDAR с высоты птичьего полета
Проблема:
Обнаружение транспортных средств на основе синтетических данных облака точек LiDAR
Почему это проблема?
Недавнее развитие методов глубокого обучения (таких как CNN) для обнаружения объектов и задач компьютерного зрения требует помеченных наборов данных. Это проложило путь для синтетических наборов данных, где проще аннотировать..
Машинное обучение является движущей силой многих будущих инноваций, поскольку его разработка сочетается с бесконечным количеством приложений ...
Машинное обучение является движущей силой многих будущих инноваций, поскольку его разработка сочетается с бесконечным количеством приложений. Процесс машинного обучения в основном обучает компьютер думать, конечно в переносном смысле. Мышление - это то, чем мы не думаем о компьютерах, хотя мы знаем, что они являются своего рода виртуальным мозгом или процессором данных. Несмотря на свою репутацию, компьютеры не смогли бы делать то, что они делают, без программирования людьми...
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..