Публикации по теме 'machine-learning'
Машинное обучение (резюме заметок)
Контролируемое машинное обучение
Типы контролируемого машинного обучения:
Регрессия, в которой целевая переменная непрерывна.
Например, доход от кино.
Классификация, в которой целевая переменная является категориальной.
Например, спам или нет
Для построения модели классификации необходимо:
Особенности, которые можно измерить количественно Помеченная цель или переменная результата Метод измерения сходства Используйте Pytorch в качестве примера..
M2M День 368: Какие у меня варианты?
Этот пост является частью 12-месячного проекта ускоренного обучения Month to Master . На октябрь моя цель - победить чемпиона мира Магнуса Карлсена в шахматной партии .
Вчера я столкнулся с небольшой проблемой: моя шахматная программа в том виде, в котором она существует сейчас, не поможет мне стать гроссмейстером. Напротив, это поможет мне правильно определять шахматные ходы как хорошие или плохие только в 70% случаев, что хуже, чем у меня, как у шахматиста-любителя.
Итак,..
Ненадежный сервис от Catena
Недавно я воспользовался услугами Catena и был крайне разочарован их ненадежным сервисом. Платформа обещала предоставлять мне своевременные обновления и информировать меня о ходе моего проекта, но я обнаружил, что постоянно оставался в неведении. Несмотря на мои попытки связаться со службой поддержки и получить…
Пост Ненадежный сервис от Catena впервые появился в Обзорах OpenAI GPT .
Правда об AutoML и науке о данных без кода.
К настоящему времени многие люди в сфере данных и аналитики слышали об автоматизированном машинном обучении (AutoML). Решения AutoML работают только с этой предпосылкой, автоматизируя конвейер машинного обучения (ML) и предоставляя готовую к производству модель в качестве выходного продукта. Звучит красиво, верно? Ну не так быстро. По мере того, как эти решения становятся все более доступными, а различные компании внедряют эти наборы инструментов в свои корпоративные рабочие процессы,..
Адаптивные системы управления дорожным движением — Всеобъемлющий обзор (часть 1)
В этой серии статей подробно рассматриваются адаптивные системы управления дорожным движением (ATCS). В этой статье основное внимание уделяется основам ATCS, почему мы используем ATCS и требованиям к такой системе.
Что такое АТКС?
Адаптивные системы управления трафиком (ATCS) изменяют планы синхронизации сигналов в режиме реального времени в зависимости от текущих условий трафика, спроса и пропускной способности системы. Как правило, ATCS включает в себя алгоритмы, которые изменяют..
Журнал причинно-следственных связей (день 3–5)
Ежедневные заметки для изучения, изучения и понимания структуры ПРИЧИННОГО ВЫВОДА. [после Causal Inference and Discovery in Python , написанного Александром Молаком ]
День 3
Регрессия и причинная интерпретация
Когда вы видите простое уравнение регрессии, такое как Y = AX + B, что вы неявно думаете? Разве вы не думаете таким образом? Если значение X изменить на одну единицу, значение Y изменится на A. И, честно говоря, такая интерпретация сбивает людей с толку, думая, что..
Как ИИ и его приложения могут улучшить трансграничную логистику
С внедрением ИИ сектор трансграничной логистики заново изобретается. Использование приложений на основе передовых технологий, таких как «Береговая охрана», помогает планировать международные маршруты для наиболее безопасной и эффективной перевозки товаров — и все это с минимальным вмешательством человека.
Попробуйте приложение прямо сейчас: https://bit.ly/3YpPrbO
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..