Публикации по теме 'machine-learning'
Аркада Уровень 2 июль
Данные быстро превращаются в валюту будущего. Каждый день генерируется невообразимое количество информации, предоставляя идеи и возможности, ожидающие своего открытия. По мере того, как мы принимаем революцию в области данных, становится все более очевидным, что те, кто сможет эффективно использовать и анализировать это богатство информации, будут определять будущее.
Добро пожаловать на Arcade Level 2 July , где мы приглашаем вас отправиться в глубокое погружение в преобразующие данные...
Жизненный цикл проекта машинного обучения
Привет, мир машиностроения!
Сегодня я хотел бы затронуть тему жизненного цикла проекта машинного обучения. Я считаю, что самый важный вывод из этого короткого текста, которым я хочу поделиться с вами, заключается в том, что у проекта есть жизненный цикл. Не просто набор шагов (о которых я расскажу в следующих абзацах), я также хотел бы подчеркнуть итеративный характер проекта.
Сказав это, давайте сразу перейдем к этапам проекта машинного обучения. Большинство специалистов по данным..
Введение в программирование на Python. Часть 5. Функции, самоанализ объектов и модули.
Функции
Вы можете определить свои собственные функции, которые выполняют определенную задачу. Вы также можете передать входные параметры своим функциям. Вы определяете функцию, используя ключевое слово def , за которым следует имя функции и любые входные параметры, которые у вас могут быть. Если хотите, вы можете определить значения по умолчанию для ваших параметров. Функции могут возвращать значение с помощью команды return() . Если оператор возврата отсутствует, функция неявно..
Как искусственный интеллект помогает инвалидам
Как искусственный интеллект помогает инвалидам
Несколько дней назад Alpha Go от Google, игровая система с искусственным интеллектом, обыграла всех лучших экспертов по го, сделав серию из 50 побед. Этот прорыв означает, что ИИ приобрел полноценную способность к логическому мышлению и может делать больше в других областях. Мы все знаем, что тема ИИ становится все более горячей, и внезапно все говорят об этом. В то время как многие люди верят в теорию угрозы ИИ. Но ИИ может помочь людям..
Разница между Лассо и Ридж-регрессией
Привет, Асад здесь. В предыдущем блоге мы говорили об основных идеях и математике, лежащих в основе методов регуляризации L1 и L2, если не проверить последний блог здесь
Напомним: лассо и гребень — это два метода регуляризации, используемые в машинном обучении. Что нужно для регуляризации? если наши данные переоснащены (т. е. лучше всего подходят для обучения и наихудшим образом подходят для данных тестирования), низкое смещение и высокая дисперсия. Чтобы уменьшить дисперсию здесь, мы..
Резюме «На пути к прогнозированию использования графического процессора для облачного глубокого обучения»
Введение
Глубокое обучение оказало значительное влияние на многие области вычислительной техники. Эти рабочие нагрузки требуют высоких требований к вычислительным ресурсам/памяти. Графические процессоры (GPU) являются основными ускорителями для облегчения их выполнения. Текущая проблема — недостаточное использование этих процессоров в кластерах. Это связано с отсутствием возможности точного совместного использования и виртуальной памяти в графических процессорах, а также с политиками,..
Почему ваша модель машинного обучения может не работать в производственной среде?
Большинство моделей машинного обучения никогда не поступают в производство, но еще хуже, когда модели в производстве довольно скоро становятся бесполезными. Это не должно иметь значения для вас, если вы применяете машинное обучение только для обучения или развлечения. Однако на этот вопрос следует ответить, если вы когда-нибудь мечтали о развертывании моделей в производственной среде. Это связано с тем, что точность моделей снижается, как только они внедряются в реальный мир.
Я не..
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..