Публикации по теме 'machine-learning'
Summer.ai # 1 — «Дневники ML с нидерландским смааком»
Всем привет! Я Кунинд Саху, третий специалист BTech (будущий четвертый) отдела МЭМС. Я получаю двойное образование в области компьютерных наук и искусственного интеллекта в CMInDS, IIT Bombay. Вы часто видели, как я смотрю сериалы/фильмы ужасов и триллеров, а также играю в видеоигры. Этим летом я также работаю стажером-аналитиком в Центре передового опыта по кредитному мошенничеству и рискам в American Express!
Каким был ваш первый опыт/проект в области машинного обучения?
Это..
Ускорение обучения модели: многопроцессорность
Я потратил около 50 часов на обучение моделей XGBoost на своем ноутбуке, так что вам это не нужно!
Введение
Недавно я работал над проектом по ускорению обучения больших языковых моделей и решил написать об этом эксперименте в серии постов в блоге.
В этом посте я оценил время, необходимое для обучения классификатора XGBoost с оболочкой scikit-learn на 20 группах новостей наборе текстовых данных . Для этого я обучил модель 50 раз на одном, 4 и 8 ядрах ЦП, используя методы..
Мой коллега — компьютер: машины как талант на рабочем месте
В мире, где технологии пронизывают наше существование, представители отдела кадров и бизнес-аналитики изо всех сил пытаются ответить на важные вопросы о влиянии компьютеров на рабочее место. Когда так много процессов можно автоматизировать, а аналитика показывает, что компьютеры часто могут заменить трех или четырех сотрудников гораздо дешевле, мы должны спросить себя: какую роль должно играть использование машин в качестве таланта на рабочем месте?
Легко встревожиться, рассматривая..
Изучение и анализ временного ряда
Наблюдения, которые были записаны упорядоченным образом и коррелированы во времени, составляют временной ряд. Очень общее приложение временных рядов использует его для прогнозирования того, что произойдет в будущем. Например, Прогнозирование продаж, анализ фондового рынка, прогнозирование запасов и т. д.
Другой интересующей областью, в которой используются временные ряды, отличные от прогнозирования, является обнаружение выбросов. Обнаружение выбросов — это целенаправленные..
Работа с процессом Гальтона-Ватсона, часть 1 (статистика)
Почти критические процессы Гальтона — Ватсона (arXiv)
Автор: Петер Кевей , Ката Кубатович
Аннотация: Исследуются процессы Гальтона — Ватсона в изменяющейся среде, для которых f¯n↑1 и ∑∞n=1(1−f¯n)=∞, где f¯n обозначает потомство среднее в поколении n. Поскольку процесс затухает почти наверняка, для получения нетривиального предела мы рассматриваем два сценария: условие невымирания или добавление иммиграции. В обоих случаях мы показываем, что процесс сходится по распределению..
Моделирование результатов футбольных ассоциаций: бумажная реализация с помощью Pyro
Сегодня мы собираемся реализовать интересную статью 1982 года, в которой исследуется, как можно смоделировать количество голов, забитых каждой командой. По сегодняшним меркам это довольно упрощенный метод, который не выявит неэффективности рынка ставок, но, тем не менее, он интересен, потому что во многих более поздних подходах используются очень похожие идеи, хотя и с использованием более сложных статистических моделей.
Дело в том, что в оригинальной статье использовались оценки..
Удивительно, что вся эта статья написана без упоминания машинного обучения.
Удивительно, что вся эта статья написана без упоминания машинного обучения . Проблемы, описанные в этом посте, именно объясняют, почему здесь машинное обучение; используется для создания программного обеспечения со слишком большой сложностью, чтобы подходы, основанные на правилах, были успешными. В машинном обучении мы начинаем с конечного продукта и «развиваем» программное обеспечение, обучая его адаптироваться к среде. В программном обеспечении живет модель того, как оно должно..
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..