Публикации по теме 'machine-learning'
История интеллектуального анализа данных и текущие достижения
Процесс копания в данных для обнаружения скрытых связей и прогнозирования будущих тенденций имеет долгую историю. Иногда называемый обнаружение знаний в базах данных , термин интеллектуальный анализ данных не был придуман до 1990-х годов. Но его основу составляют три взаимосвязанные научные дисциплины: статистика (численное исследование отношений данных), искусственный интеллект (человеческий интеллект, отображаемый программным обеспечением и/или машинами) и машинное обучение..
Изучение моделей VAR в 2022 году, часть 2
1. Обнаружение множественных точек изменения в структурированных моделях VAR: пакет VARDetect R (arXiv)
Автор: Пейлян Бай , Юэ Бай , Абольфазл Сафихани , Георгий Михайлидис
Аннотация: модели векторной авторегрессии (VAR) фиксируют временную динамику опережения-запаздывания многомерных данных временных рядов. Они широко используются в макроэкономике, финансовой эконометрике, нейробиологии и функциональной геномике. Во многих приложениях данные демонстрируют структурные..
Обучение SAP SD в NOIDA.
Конвергентные решения для обучения предлагает лучшее в своем классе техническое обучение и сертификацию по всем ИТ-технологиям. Мы предлагаем инновационные методы обучения и проводим корпоративное обучение по различным передовым технологиям. У нас есть команда сертифицированных тренеров с опытом работы в отрасли не менее 10 лет. За последние семь лет обучил более 18 000 кандидатов, из которых более 12 000 специалистов трудоустроено в разных отраслях.
Существует более 50..
Распознавание модуля записи набора данных IAM с использованием CNN
В течение последних нескольких дней я изучал, как определить автора текста на основе их стиля письма. К счастью, я нашел записную книжку Jupyter handwriting_recognition от Приянки Двиведи , в которой для решения этой проблемы используется метод, описанный в статье DeepWriter: многопотоковая Deep CNN для независимой от текста идентификации писателя . .
У меня возникли некоторые проблемы при попытке понять записную книжку, поскольку в ней отсутствуют конкретные инструкции о том, как..
Задавать трудные вопросы машине, которая вскоре заберет мою работу
Тебе плохо?
ИИ разрушил наш человеческий мир. И это только началось.
Это вызвало массовый страх. Не говоря уже о фактических потерях рабочих мест.
Просто избавь нас от наших страданий и уже вступай во владение.
По оценкам Goldman Sachs, 300 миллионов рабочих мест могут…
Все о деревьях решений в интеллектуальном анализе данных
Деревья решений — это структуры данных, которые состоят из следующего:
Корневой узел - Верхний узел структуры, который является атрибутом, имеющим максимальный информационный прирост.
Ветви — это связь между двумя узлами в структуре, обозначающая результаты теста, примененного к 1-му/верхнему узлу, на котором тест применялся к результату на 2-м/нижнем узле.
Листовой узел — это последний узел дерева/ветки, который содержит метку класса.
СЛОВАРЬ:
Энтропия:
Это степень..
Университет Оксфордского университета предлагает COIN++, платформу нейронного сжатия для различных модальностей данных
В нашем все более оцифровываемом мире ежедневно производится огромное количество данных, и алгоритмы нейронного сжатия, разработанные для борьбы с этим потоком, обычно полагались на автокодировщики со специализированными архитектурами кодировщика и декодера для различных модальностей данных, уделяя особое внимание изображениям и видеоданным. .
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..