Публикации по теме 'machine-learning'
Всего понемногу ИИ #3
МОДЕЛЬ НЕДЕЛИ : ЛАМА
LLAMA — это языковая модель, разработанная META и доступная в сообществе открытого исходного кода под лицензией GPL-3. LLAMA — одна из самых актуальных моделей, выпущенных в этом году, особенно для open-source сообщества,
Идти против направления большинства моделей, выпускаемых с постоянно растущим количеством параметров, обучающих данных и вычислительных ресурсов в погоне за универсальной моделью. LLAMA доступен в нескольких различных размерах (от 7 до 65..
5 причин использовать FastAPI для создания веб-сервисов REST
Распространенным способом развертывания наших моделей машинного обучения является предоставление их через API веб-службы REST. И поскольку наша цель не создание веб-инструментов, мы предпочитаем использовать хорошо протестированную, готовую к использованию структуру, чтобы сократить время выхода на рынок.
При выборе фреймворка мы хотим получить правильный баланс между производительностью и производительностью. Обычно, если инструмент более специфичен и ближе к голому металлу, он будет..
Как рассчитать метрики классификации с помощью матрицы путаницы
В контролируемом машинном обучении есть два основных типа моделей: классификация и регрессия. В модели классификации матрица путаницы необходима для определения степени соответствия модели.
Матрица путаницы — это таблица, используемая в машинном обучении для оценки эффективности модели классификации. В нем подводятся итоги…
Введение в полууправляемое обучение и состязательное обучение
Каждому алгоритму машинного обучения нужны данные, на которых можно учиться. Но даже с огромным количеством данных в мире, включая тексты, изображения, временные ряды и многое другое, на самом деле помечена лишь небольшая часть, будь то алгоритмически или вручную.
В большинстве случаев нам нужны размеченные данные для контролируемого машинного обучения. В частности, мы используем его для прогнозирования метки каждой точки данных с моделью. Поскольку данные говорят нам, какой должна быть..
Понимание логистической регрессии
Для кого предназначена эта статья . Если вы слышали о логистической регрессии, знайте, что она используется для бинарной классификации, но не совсем понимаете, как она работает. Возможно, ваш опыт работы с этой моделью включает вызов функции в Scikit-learn и тонкую настройку некоторых параметров для достижения «хорошего» показателя AUC или F1. Прочитав эту статью, вы должны лучше понять эту модель и, возможно, быть хорошо подготовленными к ответу на соответствующие вопросы во время..
Объяснение документов 29: ConvMixer
ConvMixer во многих отношениях похож на Vision Transformer (и MLP-Mixer): он напрямую работает с патчами, поддерживает представление одинакового разрешения и размера на всех уровнях, не выполняет понижающую дискретизацию представления на последовательных слоях и он отделяет «канальное смешивание» от «пространственного смешивания» информации. Но в отличие от Vision Transformer и MLP-Mixer, ConvMixer выполняет все эти операции только с помощью стандартных сверток.
ConvMixer состоит из..
Python и ремонтопригодность: отслеживание констант
Жестко закодированные строковые значения, которые присутствуют в вашем проекте, негативно влияют на вашу способность к изменениям, но есть простой способ обойти это.
Но, во-первых, что не так с волшебными струнами ?
Мы собираемся продемонстрировать использование статических классов для отслеживания констант в двух сценариях:
Объявление маршрутов в приложении FastAPI Отслеживание метрик и артефактов в конвейере машинного обучения
Словари
Вам просто нужно передавать данные...
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..