Публикации по теме 'machine-learning'
Простое объяснение доверительных интервалов
Как статистическая концепция, доверительные интервалы могут быть немного пугающими. Однако они являются невероятно полезным инструментом для оценки параметров населения на основе выборки данных. В этом посте мы дадим простое объяснение доверительных интервалов и рассмотрим пример, который поможет проиллюстрировать, как они работают.
Доверительные интервалы — это статистическая концепция, которая помогает нам оценить диапазон значений, в который может попадать параметр генеральной..
Лучшее исследование субмодульной максимизации, часть 2 (оптимизация машинного обучения)
Надежная сетевая субмодульная максимизация последовательностей (arXiv)
Автор: Цихао Ши , Бинъян Фу , Цань Ван , Цзявэй Чен , Шэн Чжоу , Янь Фэн , Чунь Чен .
Аннотация: В этой статье мы изучаем \underline{R}obust\underline{o}оптимизацию для \underline{se}quence \underline{Net}worked\underline{s}субмодулярной задачи максимизации (RoseNets). Мы переплетаем робастную оптимизацию с последовательной сетевой субмодульной максимизацией. Элементы связаны ориентированным ациклическим..
Линейная регрессия в машинном обучении
Введение
Регрессия — это метод статистического анализа, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Он предсказывает непрерывные числовые значения на основе входных переменных. Зависимая переменная, также известная как переменная ответа или переменная результата, — это переменная, которую вы хотите предсказать или объяснить. Независимые переменные, также называемые переменными-предикторами или признаками, — это..
Алгоритмы классификации и кластеризации: как они работают?
Кластеризация и классификация — два распространенных метода машинного обучения для распознавания закономерностей в данных. В первом сезоне нашей серии видеороликов, объясняющих осознанные мысли, мы говорили о том, что они из себя представляют и как определить различия между ними. Смотрите выпуск прямо сейчас:
Кластеризация и классификация — это виды машинного обучения, но они работают совершенно по-разному.
Кластеризация — это тип обучения без учителя , поэтому для работы машины..
Анализ настроений с использованием Python и глубокого обучения в 3 строках кода
Научитесь выполнять анализ настроений с помощью библиотеки transformers от Hugging Face всего за 3 строчки кода с помощью Python и глубокого обучения.
Анализ настроений - это процесс определения того, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным. Такой анализ очень полезен при попытке извлечь полезную информацию из обзоров продуктов или услуг, отзывов клиентов и многого другого.
Во-первых, давайте установим transformers библиотеку для анализа настроений,..
Как выполнить мультиклассовую классификацию по нескольким ярлыкам для категорий новостей
В моем предыдущем посте показано, как выбирать функции активации и потери последнего слоя для разных задач. В этом посте мы сосредоточимся на многоклассовой классификации с несколькими метками.
Обзор задачи
Мы будем использовать новостной массив Reuters-21578 . Наша задача для данной новости - присвоить ей один или несколько тегов. Набор данных разделен на пять основных категорий:
Темы Места Люди Организации Биржи
Например, одна данная новость может иметь эти 3 тега,..
Этика и ИИ
В отпуске я прочитал книгу о текущем состоянии ИИ и о том, куда, по мнению автора, движется эта тема. Похоже, что разумные системы ИИ не так уж и далеко. Как далеко, никто на самом деле не знает, но конвергенция знаний и технологий означает, что искусственный разум больше не является научной фантастикой.
В течение многих лет я возился с ИИ, экспертными системами, нейронными сетями, байесовской вероятностью и т. д. и включил эти методы в ряд продуктов. Их эмерджентные свойства продолжают..
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..