Публикации по теме 'machine-learning'
Используйте свои данные для получения результатов , а не просто для того, чтобы иметь их под рукой
Развитие круглосуточного мониторинга активов и Интернета вещей (IoT) принесло множество преимуществ, но также усложнило процесс. Во многом это связано с распространением данных мониторинга, полученных от датчиков, которые вы используете для измерения своего оборудования. Потенциальные преимущества становятся реальными преимуществами только в том случае, если вы можете создать удобную методологию, которая использует данные 24/7 разумным образом, что приводит к значительным улучшениям в..
Антиград и Автоград. Глубокое обучение 2.0
Когда сталкиваются две силы, получается натуральный продукт, который хорошо сочетается с природой. Подробнее о моем мыслительном процессе читайте в моей статье Промышленный дизайн эволюционных форм с использованием глубокого обучения. Грубая идея . В этой статье я сказал вам, что представлю численное решение задачи. Хотя в этой статье я не приходил к цифрам, я представляю концепцию, которую можно реализовать с помощью PyTorch от Facebook.
Какие две силы глубокого обучения могут..
Mojo: высокопроизводительный язык, выводящий Python на новый уровень
Введение . Mojo — это революционный язык программирования, который сочетает в себе лучшие функции Python с системным программированием и метапрограммированием, стремясь преодолеть разрыв между исследованиями и производством. Он предлагает высокую производительность, мобильность и полное взаимодействие с экосистемой Python. В этой статье рассматриваются ключевые функции и преимущества Mojo, а также примеры кода, демонстрирующие его возможности.
Удобство использования и..
Мои советы и размышления о чтении Deep Learning
Введение
Ниже приведены мои размышления над книгой «Глубокое обучение», написанной в соавторстве с Яном Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аароном Курвиллем. Все они профессора из переименованных университетов и исследователи в области искусственного интеллекта. Эта книга была опубликована почти десять лет назад (в 2015 году). Я решил прочитать эту книгу, потому что хочу специализироваться на этой огромной и захватывающей теме, которая растет с каждым днем. И это было настоятельно..
Простое введение в обработку естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка ( NLP ) — ключевая область в сфере искусственного интеллекта. Это включает в себя способность компьютеров анализировать, понимать и генерировать человеческий язык. Эта технология имеет широкий спектр приложений, от голосовых помощников до языкового перевода и анализа текста.
Важность НЛП в нашей повседневной жизни очевидна. Мы часто используем голосовых помощников, чтобы устанавливать напоминания, отвечать на вопросы и даже совершать телефонные звонки...
Введение в интеллектуальный анализ данных: практическое руководство
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения полезной информации и знаний из больших наборов данных. Это междисциплинарная область, в которой используются методы статистики, машинного обучения и управления базами данных. Интеллектуальный анализ данных может использоваться в широком спектре приложений, таких как маркетинг, финансы, здравоохранение и научные исследования.
Цель интеллектуального анализа данных
Основная цель интеллектуального анализа данных — выявить..
Введение в машины опорных векторов (SVM).
Обзор
Предварительные условия для SVM. Объяснение машины опорных векторов (SVM), популярного алгоритма машинного обучения или классификации. Как работает SVM? Реализация SVM на Python. Узнайте о плюсах и минусах машин опорных векторов (SVM) и их различных приложений. Заключение.
Предпосылки
Логистическая регрессия. Градиентный спуск.
Что такое SVM:
«Surrort Vector Machine» (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач..
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..