Публикации по теме 'machine-learning'
Гонка вооружений искусственного интеллекта в облаке
Как облачные провайдеры соревнуются, предлагая ИИ для всех
Угадайте: какая техническая роль в 2019 году будет самой популярной? Согласно отчету LinkedIn , самая многообещающая работа в США - специалист по анализу данных; рейтинг основан на заработной плате, количестве вакансий и ежегодном росте. В том же отчете облачные вычисления и искусственный интеллект указаны как два наиболее востребованных сложных навыка .
Само собой разумеется, что для современного бизнеса технологии..
Влияние AI и MI на разработку мобильных приложений
Типичная разработка приложений для Android революционизируется благодаря множеству новых изобретательных технических достижений в еще более быстром и ориентированном на пользователя направлении. В следующем году, безусловно, будет много многообещающих тенденций для отрасли, таких как дополненная реальность и Catboat, но одно можно сказать наверняка: технология искусственного интеллекта (ИИ) будет в центре этой инновации из-за растущего числа клиентов в отношении быстрых, реальных..
Битва соседей
Изучение Большого дуриана для бизнес-возможности кофейни
Эта статья написана как часть финальной заявки на курс Applied Data Science Capstone курса Coursera IBM Data Science Professional Certificate .
Доступ к проекту можно получить в этом репозитории GitHub .
Введение
Джакарта — особый столичный регион Индонезии, архипелаг в Юго-Восточной Азии. Он расположен на северо-западном побережье Явы, где проживает 10,5 миллионов человек, и является второй по величине городской..
Нейронная сеть с глубоким обучением: сложная или простая модель
Нейронная сеть с глубоким обучением: сложная или простая модель
Недавно я написал блог под названием Обнаружение пневмонии по рентгеновским изображениям с использованием нейронной сети глубокого обучения , где я представил результаты того, что я выбрал как лучшую из 15 различных архитектур моделей, которые я создал для решения задачи бинарной классификации. . Для читателей, не знакомых с этим, это означает, что моя модель предсказывает только 0 или 1 . 0 соответствует..
Преодоление дилеммы смещения и дисперсии: руководство для специалистов по машинному обучению
Инь и Ян машинного обучения: уравновешивание предвзятости и дисперсии
Компромисс между смещением и дисперсией – это фундаментальная концепция машинного обучения и статистики, связанная со способностью модели точно фиксировать базовые закономерности в наборе данных . По сути, компромисс между смещением и дисперсией относится к балансу между сложностью модели и ее способностью обобщать новые, неизвестные данные .
У нас есть данные, которые мы используем для обучения, и у нас..
ИНДУСТРИАЛИЗАЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ II
В 16-м выпуске отчета о бизнес-аналитике в партнерстве с Bright Talk мы более подробно рассмотрим решения для машинного обучения, в частности, машинное обучение, ориентированное на данные, и конвейеры машинного обучения, в беседе с Радждипом Бисвасом, директором Advanced Аналитика и машинное обучение в Microsoft и Ник Спирин, соучредитель и генеральный директор Metapixel AI
Мы коснулись важности качества данных и того, что можно назвать своего рода ориентированной на данные стратегией..
Заполнение недостающей середины: практические шаги к операциям с улучшенным ИИ
В недавней статье Wall Street Journal освещается новый подход к трансформации бизнеса. Вместо того, чтобы пытаться вытеснить свою рабочую силу и заменить ее более быстрыми и дешевыми эквивалентами ИИ, несколько ведущих компаний решили использовать ИИ для расширения возможностей своего человеческого персонала. Это все равно, что дать своим сотрудникам сверхспособности, которые позволяют им понимать и обрабатывать невероятно большие объемы цифровой информации с захватывающей дух скоростью..
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..