Публикации по теме 'machine-learning'
Машинное обучение и влияние COVID-19
Недавно НАСА выпустило бета-версию приборной панели COVID-19 , которая отслеживает различные воздействия глобального ответа на эпидемию COVID-19, что отражено в данных наблюдения Земли, ежедневно собираемых со спутников.
Команда машинного обучения IMPACT во главе с Мутукумараном Рамасубраманианом помогла в этой работе, создав модели машинного обучения, обученные определять движение судов, транспортных средств и самолетов на спутниковых снимках. Вот как член команды Чжуанфан НаНа И..
Лучшие библиотеки MLOps Python, которые вы должны знать в 2022 году
Введение
Операции машинного обучения называются MLOps. Цель MLOps — упростить запуск моделей машинного обучения в производство, управление ими и их мониторинг. Специалисты по данным, инженеры по машинному обучению и инженеры DevOps часто работают вместе в MLOps, что является совместной ролью. Машинное обучение и DevOps, две разные области программного обеспечения…
Привет, мир
Привет, меня зовут Элайджа Эчекву, я увлекаюсь технологиями, и это мой первый пост, опубликованный на Medium. Спасибо
А(м) я музыкант?
ИИ, создающий музыку: антиутопическое будущее?
Эта мелодия у тебя в голове — она построена из кусочков радиохита? Нет, может быть, это произведение твоего сочинения: может быть, ты музыкант! Что, если этот хитрый крючок исходит от страшного анонимного ИИ — разве это делает вас менее артистичным?
Мир приветствовал Hello World от SKYGGE в начале года от Flow Machines, проекта композиции, возглавляемого исследователем искусственного интеллекта Франсуа Паше. Альбом рекламировался как..
Прикладной анализ временных рядов велосипедных аварий в Мадриде
Вы будете в безопасности на велосипеде домой
Недавно я наткнулся на набор данных, содержащий зарегистрированные несчастные случаи с участием велосипедистов, и мне, как специалисту по данным, который любит время от времени кататься по моему городу, это показалось хорошей возможностью поразвлечься с этими данными.
Чтобы быть более точным, данные формируют временной ряд за период с 2010 по 2018 год, когда несчастные случаи регистрируются полицией в хронологическом порядке, и открыто..
Машинное обучение и большие данные в частном капитале: нужны ли сети?
Индустрия прямых инвестиций исторически полагалась на создание сетей для поиска инвестиционных возможностей. Однако преимущества использования больших данных и машинного обучения для поиска сделок привлекли внимание руководителей частных инвестиционных компаний.
Многие компании, пользующиеся домашним именем, когда-то получали финансирование от прямых инвестиций. FedEx, Intel и Cisco Systems - все это примеры, которые вы можете узнать. Без финансирования эти компании не были бы..
Матрица путаницы
1 января 2022 г.
Матрица путаницы
Это метрика оценки классификации.
Матрица путаницы — это то место, где мы измеряем эффективность нашей модели. Лучше эффективность, лучше производительность, и это именно то, что мы хотим. И именно здесь в центре внимания оказывается матрица путаницы. Матрица путаницы — это показатель эффективности классификации машинного обучения.
Как следует из названия, это на самом деле немного сбивает с толку в первый раз, когда я учился, я имею в виду,..
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..