Публикации по теме 'machine-learning'
Искусство в ИСКУССТВЕННОМ интеллекте
Сколько раз бывает так, что после разработки отличной модели машинного обучения мы слышим "Хорошая работа" , за которой сначала следуют препятствия для развертывания, а затем в конечном итоге оставляют ее как "демонстрационная модель" . Сколько раз мы получаем одобрение бизнеса для пилотной модели, но сталкиваемся с ограничениями, связанными с системами или данными, которые оставляют нас желать.
В связи с нынешним ростом машинного обучения и новых вычислительных технологий..
9 тенденций в области ИИ, на которые следует обратить внимание в инициативах RPA 2.0 2018 г.
Президент WorkFusion Алекс Ляшок изначально написал этот пост для своей ленты, но мы подумали, что он настолько увлекательный, что решили опубликовать его здесь.
Все мы знаем, что искусственный интеллект развивается с головокружительной скоростью. Но вы можете не знать, как эти достижения в области искусственного интеллекта принесут пользу вашим программам интеллектуальной автоматизации или RPA 2.0, сделав их более мощными и управляемыми.
Вот девять популярных решений..
То, что вы слышали о науке о данных… правда? (Наука о данных — это не то, что вы думаете)
Наука о данных — это не создание сложных моделей или выдающихся визуализаций и не написание кода. Наука о данных больше связана с использованием данных для оказания влияния на компании. Какое воздействие?
Воздействие несколькими способами, такими как идеи, рекомендации продуктов или продукты данных. Для выполнения таких задач вам нужны сложные модели, визуализация данных или написание кода.
Но на самом деле ваша работа как ученого данных состоит в том, чтобы решить проблему,..
Абстрактное значение Представление
Что означает репрезентация в НЛП?
Основное содержание этого поста взято из выступления Марьяны Романишин на ODSC Europe 2019. Вы можете ознакомиться с выступлением прямо здесь .
Введение в смысловое представление
Как мы понимаем смысл предложения? Мы должны знать значение слов, как слова связаны друг с другом, контекст предложения и мир вокруг нас (недостаточно используемый, но важный). Некоторые основные приемы обучения компьютера пониманию корпуса человеческого языка..
ИИ обманул мир
Если вы были восприимчивы к раздражению, вас, должно быть, раздражала шумиха вокруг ИИ. Как подтверждают поддельные СМИ, просто потому, что он победил человека в игре Го, он обязательно должен доказать, что собирается победить и завоевать человеческую расу. Какая куча мусора!
Японцы десятилетиями исследуют роботов, но на днях, когда я наблюдал, как Япония демонстрирует свое последнее поколение роботов, я был поражен глупостью роботов, не способных выполнять даже простую задачу доставки..
Google выпускает EfficientNetV2 - меньший, более быстрый и лучший EfficientNet
Более высокая производительность по сравнению с современными моделями при тренировке в 5–10 раз быстрее
Благодаря прогрессивному обучению наша EfficientNetV2 значительно превосходит предыдущие модели в наборах данных ImageNet и CIFAR / Cars / Flowers. Путем предварительного обучения на том же ImageNet21k наша EfficientNetV2 достигает 87,3% первой первой точности на ImageNet ILSVRC2012, превосходя последнюю версию ViT на 2,0% точности при обучении в 5-11 раз быстрее с использованием..
Обработка несбалансированных данных — «Машинное обучение, компьютерное зрение и НЛП» — «Проектирование кода»
Эта статья была опубликована в рамках Блогатона по науке о данных .
Введение:
В реальном мире данные, которые мы собираем, большую часть времени будут сильно несбалансированными. Итак, что такое несбалансированный набор данных? Обучающие выборки неравномерно распределены по целевым классам. Например, если мы возьмем случай с классификацией личных кредитов, получить данные «не утверждено» не составит труда, в отличие от «утвержденных» деталей. В результате модель более предвзято..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..