Публикации по теме 'machine-learning'
Центральная предельная теорема
Краткое изложение распределения Бернулли .
Распределение Бернулли обычно используется для бинарных результатов и часто комбинируется с другими распределениями. Он моделирует успех или неудачу, а функцию массы вероятности можно рассчитать с помощью P(X=x) = p^x(1-p)^(1-x). Он используется в машинном обучении. для моделирования бинарных исходов и может быть применен к любому случайному эксперименту с бинарными исходами.
Нажмите здесь, чтобы посмотреть больше
Биномиальное..
Повседневное машинное обучение
Интернет-поиск и обработка естественного языка
Одно из самых распространенных занятий - поиск в Интернете или поиск в Интернете. Поиск - это ввод запросов в форму и нажатие для поиска. Впоследствии есть результаты от идеального соответствия до неприменимого. Это делается с помощью небольшого анализа данных. В поисковой системе сценарии выполняют поиск наиболее подходящего, используя Обработку естественного языка для поиска совпадений фраз или тегов. Эта система основана на машинном..
Как использовать Python для получения сведений о номере телефона
В настоящее время мобильный телефон является нормальным явлением. По сути, мобильный телефон используется для связи между людьми, где контактный номер действует как 10-значный уникальный идентификационный ключ. Контактный номер также называется идентификационным номером мобильной подписки (MSIN) или мобильным идентификационным номером (MIN). Пользователи разнообразны и имеют разные операторы сети, геолокацию, часовой пояс и т. Д.
В этой статье вы узнаете, как получить геолокацию,..
Концепция и применение федеративного обучения
Машинное обучение на децентрализованных данных
Сегодняшние проблемы моделирования ИИ
Сегодня модель ИИ не идеальна, существует несколько трудностей при построении комплексной модели, отвечающей потребностям компании:
Данные не в хорошем качестве Отсутствие размеченных данных Хранилища данных и информации Конфиденциальность данных
Нелегко преодолеть перечисленные выше проблемы и построить модель, которая действительно помогает. Было несколько новостей о том, что крупнейшие..
Нейронный машинный перевод с использованием модели кодировщика-декодера
С английского на маратхи
Обучение от последовательности к последовательности (Seq2Seq) предназначено для обучения моделей преобразованию последовательностей из одной области (например, предложений на английском языке) в последовательности из другой области (например, те же самые предложения, переведенные на маратхи). Это может быть используется для машинного перевода или для ответов на вопросы без ответа (генерация ответа на естественном языке на вопрос на естественном языке) — в..
Но что на самом деле делает этот «инженер по машинному обучению»?
Вдохновленный недавним выступлением на подкасте O’reilly Data Show «Что нужно знать инженерам по машинному обучению», я решил пролить свет на эту набирающую популярность тему. Хотя я не такой уж и большой эксперт, я думаю, что моего полуторагодичного опыта на этой конкретной должности может быть достаточно, чтобы написать краткое изложение того, о чем идет речь.
Машинное обучение, искусственный интеллект и подобные модные словечки в настоящее время находятся в центре внимания венчурных..
Улучшение отслеживания и безопасности API с помощью средства отслеживания безопасности API на основе ИИ от Blinx!
С ростом сложности веб-приложений и растущим спросом на аналитику на основе данных отслеживание API стало важнейшим аспектом современной разработки программного обеспечения. К счастью, значительный рост передовых технологий сделал этот процесс более эффективным, точным и масштабируемым.
API Security Tracker от Blinx использует возможности искусственного интеллекта и имеет возможность отслеживать API, анализируя несколько параметров, включая длину последовательности, источник,..
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..