Публикации по теме 'machine-learning'
Как работают устройства NISQ часть 2
Quantum Volume на практике: что пользователи могут ожидать от устройств NISQ (arXiv)
Автор: Элайджа Пелофске , Андреас Берчи , Стефан Эйденбенц
Аннотация: Квантовый объем (QV) стал де-факто стандартным эталоном для количественной оценки возможностей шумных промежуточных квантовых устройств (NISQ). Хотя поставщики NISQ часто сообщают значения QV для своих систем, мы выполняем собственную серию расчетов QV на 24 устройствах NISQ, предлагаемых в настоящее время IBM~Q, IonQ,..
Инновационные приложения нейронного машинного перевода, часть 3 (машинное обучение)
Полууправляемый нейронный машинный перевод с регуляризацией согласованности для языков с низким уровнем ресурсов (arXiv)
Автор: Вьет Х. Фам , Тханг М. Фам , Джианг Нгуен , Лонг Нгуен , Дьен Динь .
Аннотация: Появление глубокого обучения привело к значительному прогрессу в машинном переводе. Однако для большинства исследований требовался большой параллельный набор данных, который является дефицитным и дорогостоящим для создания и даже недоступен для некоторых языков. В этой статье..
Алгоритмы на основе деревьев 1: деревья решений
В этой статье вы получите общее представление о деревьях решений, строительном блоке современных алгоритмов машинного обучения, таких как XGBoost и LightGBM. Сначала мы подробно рассмотрим принцип работы, а затем реализуем его с помощью Scikit-Learn.
Алгоритмы машинного обучения на основе дерева зарекомендовали себя как первые алгоритмы в отрасли. Когда проблема дается для решения, большинство людей сначала обращаются к этим алгоритмам, даже если они могут быть более дорогими в..
Ежедневный совет по анализу данных - № 7
Ежедневный совет по анализу данных - № 7
Краткое введение в переоснащение машинного обучения и нейронных сетей.
Переобучение происходит, когда обученная модель обобщает обучающие данные и не может точно предсказать невидимые данные. Это происходит потому, что модель слишком внимательно изучила особенности обучающих данных, включая шум.
Переобучение также может произойти, если обучающие данные не точно представляют распределение тестовых данных.
Переобучение можно исправить,..
Алгоритмы планирования в облаке для различных сценариев
Алгоритмы планирования в облаке для различных сценариев
В последние годы решающее значение приобрела оптимизация использования ресурсов в реальных системах. Традиционные алгоритмы планирования широко использовались на протяжении десятилетий, такие как «первым пришел — первым обслужен» (FCFS), «сначала самая короткая работа» (SJF) и циклический алгоритм (RR). Однако эти алгоритмы лишь частично оптимизированы для крупномасштабных задач, где точные численные методы нецелесообразны..
Создание сводного чат-бота с использованием Cohere и Telegram
Создание сводного чат-бота с использованием Cohere и Telegram
Узнайте, как интегрировать Cohere Large Language Models с Telegram самым простым способом. Создайте чат-бота Telegram, который суммирует входящие текстовые сообщения и возвращает сводку пользователю.
Введение
В предыдущем посте я писал об интеграции POC между Cohere и HumanFirst . Что меня взволновало в этом POC, так это то, как студия HumanFirst может использоваться для усиления и использования большой..
Как развивается телемедицина в 2022 году, часть 1 (биоинформатика)
1. Внедрение шифрования на телемедицину( arXiv)
Автор: Улкар Ахмадова , Ламан Мамедова , Бехнам Киани Каледжахи
Аннотация: В эпоху технологий безопасность данных является одной из самых важных вещей, в которых нуждаются как отдельные лица, так и компании. Информация играет огромную роль в нашей повседневной жизни, и ее безопасность должна быть нашим главным приоритетом. В настоящее время большая часть информации передается через Интернет. Одним из способов его..
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..