WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'machine-learning'


Пользовательский набор данных с загрузчиком данных в Pytorch
Pytorch — одна из наиболее широко используемых библиотек для задач, связанных с машинным обучением или глубоким обучением. В любом приложении ML есть одна часть, которую нельзя игнорировать, как бы вы ни старались, и эта часть загружает данные. Загрузка пользовательского набора данных иногда становится слишком сложной, если вы не привыкли к различным функциям, которые предоставляет нам Pytorch. Нам доступны два волшебных инструмента, которые облегчают всю задачу загрузки данных...

Умные скидки с логистической регрессией | Машинное обучение с нуля (часть I)
Отправка кодов скидок избранным клиентам для увеличения прибыли TL; DR В этой части вы создадите модель логистической регрессии с использованием Python с нуля. В процессе вы узнаете об алгоритме градиентного спуска и воспользуетесь им для обучения своей модели. Серия "Машинное обучение с нуля": Умные скидки с логистической регрессией Прогнозирование цен на жилье с помощью линейной регрессии Построение дерева решений с нуля в Python Извлечение цветовой палитры с..

Распознавание лиц знаменитостей с помощью Amazon Rekognition
Как указано на веб-сайте Amazon Web Services, Amazon Rekognition — это сервис, который позволяет добавлять анализ изображений в ваши приложения. С помощью Rekognition вы можете обнаруживать объекты, сцены и лица на изображениях. Среди наиболее важных функций, предлагаемых Amazon Rekognition: Обнаружение объектов и сцен Модерация изображений Анализ лица Распознавание лиц Признание знаменитостей В этом техническом примере мы собираемся использовать Java SDK, чтобы показать, как..

Машинное обучение с TensorFlow 2.0
Недавно я присоединился к этому курсу на NPTEL. Вот и подумал написать об этом блог. Этот курс рассчитан на 8 недель и требует наличия базовых знаний ML и DL. Как следует из названия, он в основном фокусируется на практических аспектах ML, которые включают написание кода на Python с API TensorFlow 2.0. Каждую неделю концепция с теоретической точки зрения пересматривается, а затем реализуется. Начиная с курса… НЕДЕЛЯ 1 На 1 неделе, 1. Введение в TensorFlow 2.0: В первой лекции..

Всестороннее руководство по обучению дерева решений для классификации
Деревья решений — это группа методов «разделяй и властвуй», в которой используется перевернутая древовидная структура для прогнозирования результата нашей проблемы. Модель предсказывает значение целевой переменной, используя простые правила принятия решений, выведенные из доступных функций. Дерево решений — это один из самых мощных методов прогнозной аналитики для создания бизнес-правил, который можно использовать как для регрессии , так и для классификации . Он начинается с..

Типы и масштабы данных в описательной статистике
Описательная статистика помогает вам понять данные, но прежде чем мы поймем, что такое данные, мы должны знать различные типы данных в описательном статистическом анализе. Приведенный ниже экран поможет вам получить общее представление об этом. Набор данных  — это группа информации, которая связана друг с другом. Набор данных может быть качественным или количественным. Набор качественных данных состоит из слов, которые можно наблюдать, а не измерять. Набор количественных данных..

Бумеранг Сюжет
Визуализация для быстрого поиска обобщающих моделей График aiqc boomerang визуализирует различные показатели производительности для каждого разделения (обучение, проверка, тестирование) для каждой модели в эксперименте. Когда точки трассировки модели плотно сгруппированы/точны, это означает, что модель обнаружила закономерности, которые распространяются на каждую совокупность. 🧮 Как оценить множество тюнингованных моделей Представьте, что вы только что обучили большую группу..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]