Публикации по теме 'machine-learning'
Машинное обучение - фундамент
Машинное обучение - Основа
Вначале Бог создал небо, землю и естественный разум ...
Давайте представим мир, в котором машины управляют собой, мир, в котором компьютеры предсказывают ваши акции, мир, в котором ваш телефон понимает ваше настроение, мир, в котором ваш телефон и компьютер могут общаться с друзьями в ваше отсутствие. Такой мир - это мир, управляемый машинным обучением.
Первое определение машинного обучения было дано Артуром Самуэлем, где он объяснил машинное обучение..
Грубый прогноз биткойнов с прогнозированием временных рядов
Прогнозирование временных рядов, что именно это означает?
Прогнозирование временных рядов — это метод, используемый для анализа данных временных рядов с использованием статистики и моделирования для прогнозирования. Прогноз не всегда точен, он может быть приблизительным и его следует рассматривать как вероятность, «вероятность прогнозов может сильно различаться». Качество данных очень важно, «чем полнее данные у нас есть, тем точнее могут быть прогнозы».
Его можно применять в..
PyParsing: путешествие за пределы регулярных выражений 🛳️
Что такое PyParsing? Как использовать PyParsing в качестве альтернативы Regex в Python? Введение в пакет PyParsing в Python с примерами.
Библиотека PyParsing Python предоставляет основу для создания анализаторов рекурсивного спуска. Это позволяет нам определять грамматики, используя комбинацию объектно-ориентированного и декларативного синтаксиса, что упрощает написание синтаксических анализаторов для сложных форматов текста или данных.
С помощью PyParsing мы можем определить..
Работа с внимательным нейронным процессом, часть 3 (машинное обучение)
Рекуррентный внимательный нейронный процесс для последовательных данных (arXiv)
Автор: Шенхао Цинь , Цзячэн Чжу , Джимми Цинь , Вэньшо Ван , Дин Чжао .
Аннотация: Нейронные процессы (НП) изучают стохастические процессы и предсказывают распределение целевого результата, адаптивно обусловленное контекстным набором наблюдаемых пар вход-выход. Кроме того, Attentive Neural Process (ANP) повысил точность прогнозирования NP за счет включения механизма внимания среди контекстов и целей...
Понимание концепции обнаружения точки изменения (искусственный интеллект)
Бандитное обнаружение самой быстрой точки изменения( arXiv )
Автор: Адитья Гопалан , Венкатеш Салиграма , Брагадиш Лакшминараянан
Вывод: многие промышленные приложения и приложения для обеспечения безопасности используют набор датчиков для обнаружения резких изменений во временных моделях поведения. Эти резкие изменения обычно проявляются локально, делая информативными только небольшое подмножество датчиков. Непрерывный мониторинг каждого датчика может быть дорогостоящим..
AI-Учитесь инвестировать
Проект выполнен Даниэлем Дабдубом и Иманолом Ресио Эркисиа . Вы можете найти код этого проекта здесь .
«Инвестирование в фондовый рынок. Это звучит здорово! Я попробую ».
Это обычная фраза, которую каждый новичок (включая меня и, возможно, вас тоже) произносит, когда в первый раз слушает историю успеха миллионера, читает статью о том, как цены следующих 10 компаний взлетят в этом году, или когда смотрел Big Short и ничего не понял.
Следовательно, любопытство по поводу того, как..
ПОСЛЕ ТОГО, КАК МОЯ ДОКАЗАЛА, ЧТО МЕНЯ СЛИШКОМ МОШЕННИЧЕСТВО КАРЬЕРЫ ИЗ-ЗА КОРРУПЦИИ ДРЕЙКА И СВЯЗАННОЙ С ДРЕЙКОМ ОРГАНИЗАЦИИ МОЕЙ…
Составляя свой список, я редактирую их, и они будут в основном на ИИ. из них мы будем делать
Компьютерное зрение
Разговор Что я закончил в
Данные, которые я изучаю сейчас
On AI
Как я вырос как бизнес-лидер ИИ и почему так важно развивать аудиторию
Император I
Аналитика данных
Почему анализ и качественные решения решают все
О бане криминала, дракералтеда Дрейка и ОВО
Страны
Умные города
Будущее человечества и умные города
Будущее технологий и человечества..
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..