Публикации по теме 'machine-learning'
Распознавание символов хинди с помощью машинного обучения и глубокого обучения
Широкое применение успешных методов глубокого обучения помогло решить большое количество проблем распознавания образов. В области искусственного интеллекта и машинного обучения в последнее время наблюдается резкий всплеск технологических инноваций. Самообучение с помощью свернутых фильтров лежит в основе глубокого обучения, которое делает акцент на автономном извлечении признаков. Это самообучение требует значительного количества обучающих данных, чтобы учиться на множестве образцов,..
Боты с Уолл-стрит: создание платформы для автоматической торговли акциями на основе искусственного интеллекта…
Проект UTMIST Джека Кая, Лизы Ю, Юнву (Итана) Чоя, Дунфан Цуя, Алаапа Гранди, Деметра Жураса, Кевина Ми, Ян Цюя, Чжэньхай (Джоэл) Цюань, Томаса Верта.
Проект Wall Street Bots — это шестимесячная задача по созданию платформы для торговли акциями с использованием методов анализа данных и машинного обучения. Конечный продукт предназначен для обеспечения аутентификации пользователей, осуществления торговли, создания портфелей и использования автоматической балансировки портфеля с помощью..
Понимание сходства косинусов в механизмах рекомендаций
В этой статье вы получите практическое объяснение того, что такое косинусное сходство.
Короче говоря, косинусное сходство измеряет, насколько что-то похоже. Это «что-то» представлено векторами и может представлять собой множество разных вещей, таких как оценка, которую пользователь дает фильму, текст, как на изображении ниже, или история покупок пользователя. Вычисление косинусного сходства может быть очень полезным при разработке систем рекомендаций, т.е. предложить пользователю фильм..
Команда Yahoo Big ML (машинное обучение) выпускает TensorFlowOnSpark
Команда Big ML (машинного обучения) Yahoo!, в которую входят Ли Ян, Джун Ши, Бобби Черн и Энди Фенг, подтвердила, что они предлагают сообществу TensorFlow OnSpark. Это новейшая платформа с открытым исходным кодом для распределенного глубокого обучения в кластерах больших данных.
Команда говорит, что она обнаружила, что для того, чтобы получить представление о больших объемах данных, им необходимо развернуть распределенное глубокое обучение. Но (и вот причина для нового выпуска) они..
Целевые клиенты, умно!
Введение в алгоритм Epsilon Greedy и выборку Томпсона
На июльской встрече тайваньских профессионалов в области данных Гэри Чен из Amex дал отличное введение в предвзятость выживания и алгоритм решения этой проблемы, алгоритм Epsilon Greedy и выборку Томпсона . В этой статье я с нуля объясню, как это работает. Часть кода модифицирована из класса Байесовское машинное обучение на Udemy.com. Это подробный, но краткий материал, который я настоятельно рекомендую.
Хорошо, поехали!..
Устранение предвзятости ИИ с помощью сгенерированных данных
В 2020 году чернокожий мужчина в Детройте был незаконно арестован после того, как полицейская программа распознавания лиц ошибочно идентифицировала его как подозреваемого. Будучи аспиранткой Массачусетского технологического института, Джой Буоламвини поняла, что программное обеспечение для распознавания лиц легче обнаруживает ее, когда она носит белую маску, а не использует лицо. Позже она обнаружила, что распознавание лица неверно до 35% времени для темнокожих женщин, по сравнению с..
Использование неконтролируемого обучения для поиска выбросов
Два варианта: локальный фактор выброса и модели гауссовой смеси.
Введение
Выбросы — часто обсуждаемая тема на многих форумах и в блогах по науке о данных. Вероятно, это связано с тем, что эти точки данных могут исказить наш анализ и повлиять на моделирование, если используемый нами алгоритм не устойчив к этим аномалиям.
Набор данных во многих случаях будет приводить большинство наблюдений в определенный диапазон значений, следуя некоторым шаблонам, оставаясь не слишком далеко от..
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..