Публикации по теме 'machine-learning'
Автоматизация интерпретации подповерхностных солей — Улучшение рабочего процесса машинного обучения для семантической сегментации
Брэнда Хуанг, Брандт Грин, Джесси Ли, Меха Мехта, Шэнсян Ву
Ссылка на код реализации на Github: https://github.com/brandahuang/Subsurface-Salt-Interpretation-Automation
Абстрактный
Точная идентификация подземных солевых отложений по сейсмическим изображениям является важным, но трудоемким шагом в разведке и разработке нефтегазовых ресурсов в энергетической отрасли. Этот процесс предпринимается для обнаружения новых ресурсов и предотвращения опасностей в определенных бассейнах по..
Работа с кросс-энтропийной потерей, часть 3 (машинное обучение)
1. Смешение условий перекрестной энтропии и ожидаемых потерь (arXiv)
Автор: Барак Батташ , Лиор Вольф , Тамир Хазан
Аннотация: потеря перекрестной энтропии широко используется из-за ее эффективности и надежного теоретического обоснования. Однако по мере обучения потеря имеет тенденцию сосредотачиваться на трудноклассифицируемых образцах, что может помешать сети получить прирост производительности. В то время как большинство работ в этой области предлагают способы..
Не зацикливайтесь на настройке гиперпараметров
Поздравляем, вы начинаете создавать настоящие модели с машинным обучением! Вы загрузили свой CSV-файл и выбрали модель для работы, теперь все, что вам нужно сделать, это найти правильную комбинацию параметров модели, чтобы ваша модель сияла… верно? Неправильный!
Мусор на входе, мусор на выходе.
Хотя настройка модели, безусловно, необходима (поскольку бесплатных обедов не бывает ), мы должны спросить себя, сидя и наблюдая, как наш поиск по сетке стучит по 100 000 различных..
Суть машинного обучения для начинающих
Нет ложных аргументов в пользу того, как область машинного обучения изменила мир сегодня. Почти все области работы теперь начали использовать преимущества внедрения машинного обучения в свою повседневную жизнь. Идея интеллектуальной машины возникла в конце 1950-х гг. С тех пор появилось много мощных моделей, объясняющих различные варианты использования и рабочий процесс модели самообучения. Но всплеск потенциальных разработок в этой области начался в начале 2000-х годов, когда множество..
Как условная энтропия используется в информационной геометрии, часть 1 (будущее машинного обучения)
Элементарное доказательство неравенства χ≤χ∗ для условной свободной энтропии (arXiv)
Автор: Дэвид Джекел , Дженнифер Пи .
Аннотация: Изучая теорию больших уклонений для матричного броуновского движения, Биан-Капитан-Гионне доказала неравенство χ(X)≤χ∗(X), связывающее два аналога энтропии в свободной вероятности, определенные Войкулеску. Мы даем новое доказательство χ≤χ∗, элементарное в том смысле, что оно не опирается на стохастические дифференциальные уравнения и теорию больших..
Как искусственный интеллект меняет нашу жизнь: преимущества, возможности и инструменты
Революция искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) — одна из самых обсуждаемых тем 21 века. У него есть потенциал изменить нашу жизнь так, как мы никогда не считали возможным, сделав нашу повседневную деятельность более удобной и эффективной. Несмотря на опасения и скептицизм некоторых людей в отношении ИИ, это мощный инструмент, который может помочь нам добиться больших результатов. В этом сообщении блога мы рассмотрим преимущества использования ИИ для улучшения..
Ускоренный курс: нейронные сети, часть 4 — обучение с обратным распространением
Наконец, мы добрались до самой интересной части нашего путешествия по нейронной сети. В этой статье мы увидим, как обучается нейронная сеть! Я постараюсь сделать эту статью максимально простой, как всегда, чтобы вы не застряли в слишком большом количестве математики. Теперь давайте посмотрим, как обратное распространение используется, чтобы научить наши искусственные нейроны делать впечатляющие вещи. Обязательно прочитайте часть 3 , если вы еще этого не сделали!
Обратное..
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..