Публикации по теме 'machine-learning'
Искра МЛ
В этой статье объясняются различные компоненты, необходимые для построения модели машинного обучения с использованием spark. В качестве примера мы возьмем логистическую регрессию для набора данных радужной оболочки, чтобы представить различные компоненты.
Более ранняя версия Spark ML имела дело с API на основе RDD [sharan add link], который был не очень удобен для пользователя. Начиная со Spark 2.0, API-интерфейсы на основе RDD в пакете spark.mllib перешли в режим обслуживания...
ПУТЕШЕСТВИЕ…. Исчисление!
Этот пост в блоге — мой прогресс за 6-й день в #100DaysofMLCode . Возвращение к основам машинного обучения помогло мне лучше понять то, что я узнал. В этом сообщении в блоге я поделюсь своими заметками о Deep Learning Book Chapter 4: Numerical Computation . Я определенно чувствую мем выше.
Обратите внимание, что этот пост предназначен для того, чтобы я мог в будущем ознакомиться с материалами этой книги, не перечитывая ее заново.
Вычисление больших числовых вычислений..
Впечатляющее автоматизированное тестирование с использованием веб-драйвера Python и Selenium
Автоматизируйте тестирование с помощью Python
Привет всем, это Алан Энтони из области автоматизированного тестирования, и эта статья посвящена автоматизации тестирования с использованием Python. Давайте сначала посмотрим на повестку дня статьи. В этой статье будут рассмотрены следующие темы:
Введение в селен Почему Python для автоматизированного тестирования? Привязка Selenium и Python Pycham для питона Локаторы в селене.
Давайте разберемся, что такое селен и почему он..
Приложения CycleGAN часть 2 (машинное обучение)
Использование CycleGAN для создания реалистичных изображений STEM для машинного обучения (arXiv)
Автор: Абид Хан , Чиа-Хао Ли , Пиншан Ю. Хуан , Брайан К. Кларк .
Аннотация: Рост автоматизации и машинного обучения (МО) в электронной микроскопии может произвести революцию в исследованиях материалов, позволяя осуществлять автономный сбор и обработку огромных объемов данных с атомарным разрешением. Однако серьезной проблемой является разработка моделей машинного обучения, которые..
От Jupyter Notebook к облаку: развертывание вашей модели на Heroku
Развертывание моделей машинного обучения на Heroku от Jupyter Notebook
Поскольку машинное обучение становится все более популярным, многие специалисты по данным и разработчики сталкиваются с проблемой развертывания своих моделей в производственной среде. Хотя локальное обучение и тестирование моделей важно для экспериментов, это часто нецелесообразно для реальных приложений. Одним из решений этой проблемы является развертывание модели в облаке, что делает ее легкодоступной для..
TensorFlow на конференции O’Reilly AI Conference
Этой осенью мы объединились с Google Cloud и O'Reilly Media, чтобы представить полные четыре дня обучения TensorFlow на конференциях O'Reilly по искусственному интеллекту - как в Сан-Франциско (4–7 сентября), так и в Лондоне . (8–11 октября). Мы работали с организатором конференции, чтобы сделать все учебные пособия и занятия открытыми для любого обладателя пропуска на конференцию.
обзор программы
Мы представим целый ряд сессий, ориентированных на TensorFlow, которые проводят..
Инструменты или концепции машинного обучения? когда начать? Часть 3
В предыдущей статье мы начали говорить о темах и ресурсах, которые помогут вам строить модели, а сегодня мы добавим больше методов в ваш набор инструментов для алгоритмов, изучая машинное обучение, линейную и логистическую регрессии.
Линейная и логистическая регрессии : эти методы считаются наиболее широко используемыми моделями в промышленности и научных кругах благодаря хорошим свойствам математической простоты, вычислительной эффективности и интуитивной интерпретации. вам нужно..
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..