Публикации по теме 'machine-learning'
Введение в наивный байесовский подход
Этот блог предназначен для тех, кто хочет узнать больше об одном из самых простых и вероятностных подходов к машинному обучению, т. е. Наивный байесовский подход .
Наивный Байес подпадает под контроль машинного обучения, которое используется для классификации наборов данных и прогнозирования вещей на основе его предварительных знаний и предположений о независимости.
Они называют его наивным , потому что его предположения (он предполагает, что все функции в наборе данных одинаково важны..
MLOps Beyond Training: упрощение и автоматизация операционного конвейера
MLOps Beyond Training: упрощение и автоматизация операционного конвейера
Развивающееся значение «MLOPs»
Когда вы говорите «MLOPs», что вы имеете в виду? По мере развития технологической экосистемы, связанной с машинным обучением, «MLOPs» теперь, по-видимому, имеет (по крайней мере) два совершенно разных значения:
Одно распространенное использование «MLops» относится к циклу обучения модели ИИ : подготовка данных, оценка и обучение модели. Эта итеративная или интерактивная модель..
Изменение системы розничной торговли: искусственный интеллект
Решения искусственного интеллекта, которые продолжают влиять на мир и получать широкое распространение в различных отраслях, продолжают открывать новые горизонты в мире розничной торговли. В результате сектор розничной торговли способствует развитию искусственного интеллекта с точки зрения инноваций и потенциала.
Цифровая трансформация розничной торговли продолжается уже несколько лет. Благодаря высокотехнологичным системам анализа данных и посетителей каждый филиал может принимать..
Предварительные требования и дополнительная литература для понимания Google BERT
Если вы увлечены обработкой естественного языка и имеете некоторый опыт в области глубокого обучения, Google BERT - хотя и не является передовым - во многих отношениях является основополагающим и, следовательно, представляет собой ценное исследование.
Газета BERT от 11 октября 2018 г. | Сообщение в блоге 2 ноя 2018 | "исходный код"
Ниже приведен простой список всех концепций оригинальной статьи по BERT, которые я решил назвать важными предпосылками для понимания, прежде чем вы..
Как работает концепция Graph Laplacian part3(Machine Learning)
Лапласианский подход к избыточному сглаживанию на основе дробного графа (arXiv)
Автор: Сохир Маскей , Раффаэле Паолино , Арас Бачо , Гитта Кутынёк
Аннотация . Графовые нейронные сети (GNN) продемонстрировали самые современные характеристики в различных приложениях. Тем не менее, GNN часто с трудом фиксируют дальние зависимости на графиках из-за чрезмерного сглаживания. В этой статье мы обобщаем концепцию пересглаживания неориентированных графов на ориентированные. С этой..
Машинное обучение: категории алгоритмов
Думаете о том, чтобы заняться искусственным интеллектом 🧠 и машинным обучением? Одна из первых вещей, которую вам нужно усвоить, — это разница между категориями контролируемого и неконтролируемого обучения алгоритмов машинного обучения.
Давайте быстро посмотрим: 👀
Обучение с учителем. Обучение с учителем – это тип алгоритма машинного обучения, который включает обучение модели на размеченных данных. Размеченные данные — это набор данных, в котором каждый пример связан с известным..
Safurai достигает 10 000 загрузок: краткий обзор нашей первой вехи
Введение
Мы невероятно рады сообщить, что Safurai достиг отметки в 10 000 загрузок на торговой площадке Visual Studio. Это замечательное достижение является свидетельством энтузиазма и самоотверженности нашей команды и нашего поддерживающего сообщества, которые помогли нам разработать лучшее решение для разработчиков.
В этом посте мы подробно расскажем о пути, который мы прошли, чтобы достичь этой вехи, и о том, как наше невероятное сообщество Discord сыграло значительную роль в..
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..