Публикации по теме 'machine-learning'
Оптимизация кода TensorFlow для повышения производительности и возможности экспорта
Введение
Добро пожаловать в нашу постоянную серию «Изучаем TensorFlow для машинного обучения», в которой мы глубже погружаемся в увлекательный мир машинного обучения с использованием фреймворка TensorFlow. В нашей предыдущей статье мы представили основы TensorFlow и его важность в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Сегодня мы продолжим наше путешествие, изучив еще несколько тем, которые еще больше улучшат ваше понимание и навыки работы с TensorFlow.
В мире..
Исправление грамматических ошибок
Оглавление
Введение Определение проблемы Предпосылки Источник данных Понимание данных Исследовательский анализ данных Предварительная обработка данных Подготовка данных и конвейер данных Эталонное решение (модель ванильного кодера-декодера) Механизм внимания Монотонное внимание Вывод (жадный поиск VS поиск BEAM) Результаты и сравнение моделей Развертывание модели и прогнозы Будущая работа Репозиторий Github и Linkedin использованная литература
1. Введение..
Использование Google colab для курса машинного обучения для программистов от fast.ai
Hi!
Сегодня третий день, когда я пытаюсь изучить машинное обучение, и после просмотра двух первых уроков машинного обучения fast.ai для программистов я решил сам реализовать случайный лес.
Для этого мне нужно настроить Google Colab. Итак, я создал образец блокнота jupyter, который вы можете просто скачать и использовать. Я пытался удалить все обнаруженные мной ошибки. Так что, используя это, вам не нужно выяснять каждую ошибку (я думаю).
Ноутбук делает простые вещи
установить..
Будущее науки о данных: 10 прогнозов на ближайшие 5 лет
Наука о данных — относительно новая область, которая постоянно развивается. По мере того, как собирается все больше и больше данных, возрастает потребность в людях, которые могут их анализировать и понимать. Будущее науки о данных выглядит очень многообещающе, и прогнозы предполагают, что ее популярность и значение будут продолжать расти. Вот 10 прогнозов на ближайшие 5 лет:
1. Наука о данных станет еще более важной в бизнесе.
Наука о данных — это относительно новая область, в..
Понимание байесовской линейной регрессии и гауссовского процесса с нормальными распределениями
В последней статье мы изучаем свойства нормального распределения, которые являются центральными для машинного обучения (ML). Здесь мы применим наши знания в управлении нормальными распределениями, чтобы решить трудный байесовский вывод. И мы продемонстрируем это с помощью байесовской линейной регрессии и гауссовского процесса. Мы также рассмотрим несколько доказательств, чтобы применить то, что мы узнали. Но мы предполагаем, что вы прочитали последнюю статью, пожалуйста, сделайте..
Кластер H20 на AWS EC2: плюсы, минусы и с чего начать
Хотя мои последние несколько статей в блоге были больше сосредоточены на машинном обучении и глубоком обучении, я подумал, что было бы неплохо написать о DevOps в связи с машинным обучением и проектированием данных. В конце концов, без инженерии данных возможности машинного обучения ограничены. А без DevOps создание воспроизводимой и рентабельной инфраструктуры намного сложнее и требует больше времени. Инженеры DevOps создают инфраструктуру в виде кода, который можно легко, быстро и по..
Что такое цикл положительной обратной связи?
Прогресс, которого мы достигаем в области машинного обучения, не является бесплатным.
Посмотрите вокруг, и вы увидите, как все меняется с головокружительной скоростью! Каждый божий день мы используем машинное обучение, чтобы делать все больше и больше в нашей жизни.
Но как бы мне ни нравился весь этот прогресс, он не дается бесплатно. Внедрение машинного обучения сопряжено с огромными проблемами, которые могут непреднамеренно изменить наше общество.
Понимание источника этих..
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..