WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'machine-learning'


Исследовательские работы по сетям Кохонена (искусственный интеллект)
Карты Кохонена, расслабляющие победителя и усиливающие победителя: максимальная взаимная информация от усиления победителя ( arXiv ) Автор: Йенс Кристиан Клауссен Аннотация: поведение увеличения обобщенного семейства самоорганизующихся карт признаков, алгоритмов Winner Relaxing и Winner Enhancing Kohonen анализируется с помощью закона увеличения в одномерном случае, который может быть получен аналитически. Случай Winner-Enhancing позволяет достичь степени увеличения, равной..

Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker
Точная настройка MPT-7B на Amazon SageMaker Узнайте, как подготовить набор данных и создать обучающее задание для точной настройки MPT-7B в Amazon SageMaker. Каждую неделю объявляются новые большие языковые модели (LLM), каждая из которых пытается превзойти свою предшественницу и занять первое место в списках лидеров. Одна из последних моделей — MPT-7B , выпущенная MosaicML. В отличие от других моделей в своем роде, эта модель с 7 миллиардами параметров имеет открытый исходный код..

ByteTrack : модель отслеживания, в которой также учитываются ограничивающие рамки с низкой точностью.
Это введение в「ByteTrack」, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор ByteTrack — это модель отслеживания объектов, опубликованная в октябре 2021 года. Применяя ByteTrack к ограничивающей рамке людей, обнаруженных YOLOX , вы можете назначить уникальный идентификатор каждому человеку. ByteTrack в..

Новое преимущество в графах знаний
Как карьерный технический менеджер по продуктам, специализирующийся на AI/ML и поисковых системах, я часто использовал мощь графов знаний и их способность представлять информацию в виде семантической сети сущностей и отношений. Графы знаний нашли широкое применение в таких приложениях, как релевантность поисковых систем, устранение неоднозначности сущностей и системы рекомендаций (и это далеко не все). Но знаете ли вы, что графы знаний могут быть чрезвычайно мощными при использовании в..

Создание бота Reddit, который будет делать ваши ставки 🤖
(Или ползать по Reddit в поисках блокнотов Colab) Reddit — золотая жила знаний. Вы можете найти информацию буквально обо всем, если наткнетесь на нужный саб Reddit. Но наличие такого большого количества информации также означает, что много раз вы ищете иголку в стоге сена. Трудно найти контент, который вам нравится, среди такой горы информации. Как кто-то, кто очень интересуется ИИ , я хотел посмотреть на новые блокноты Google Colab на сабреддите r/MachineLearning . Но ручное..

Вавилонская башня бинарной классификации
Вавилонская башня бинарной классификации TL;DR : бинарная классификация — распространенная задача, но терминология для нее сильно различается в разных областях. Вот краткий глоссарий. Двоичная классификация — это задача классификации элементов заданного набора на две группы (предсказание, к какой группе принадлежит каждый из них)» (Википедия). Подумайте о тесте на беременность. Человек может быть либо беременным, либо нет; а тест на беременность либо скажет, что..

Стоп-слова в НЛП
Все о стоп-словах в обработке естественного языка вместе с практическими примерами. В этой статье мы узнаем все о стоп-словах для обработки естественного языка. В вычислениях стоп-слова - это слова, которые отфильтровываются до или после обработки данных естественного языка (текста). Хотя «стоп-слова» обычно относятся к наиболее употребительным словам в языке, инструменты обработки естественного языка не используют единый универсальный список стоп-слов. «Стоп-слова» обычно..

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]