Публикации по теме 'machine-learning'
Airbytes CDK, платформы запросов и обнаружения данных; ThDPTh # 20
Далее Airbyte предлагает CDK, Querybook имеет открытый исходный код, и как выбрать платформу для обнаружения данных.
В ближайшем будущем данные станут основой каждой части нашего существования . Я собираю точки данных , чтобы помочь понять и сформировать это будущее.
Если вы хотите поддержать это, поделитесь этим в Twitter, LinkedIn или Facebook.
(1) 🎁 Airbytes CDK
Я думаю, что за интеграцией данных с открытым исходным кодом будущее интеграции данных. Оба нынешних..
Этот информационный бюллетень AI - все, что вам нужно # 54
Что произошло на этой неделе в AI by Louie
На этой неделе мы были рады прочитать, как Демис Хассабис обсуждает грядущую новую модель Gemini Large Language от Deepmind. Исторически сложилось так, что DeepMind в первую очередь посвящала свои усилия обучению с подкреплением (RL) и оставалась относительно спокойной в разработке больших языковых моделей (LLM). Тем не менее, DeepMind стоял за документом Chinchilla, который с тех пор стал эталоном для обучения LLM, а также представил Sparrow в..
Последние обновления в поиске нейронной архитектуры, часть 9 (машинное обучение)
DAS: поиск нейронной архитектуры с помощью отличительной оценки активации (arXiv)
Автор: Юцяо Лю , Хайпэн Ли , Яньань Сунь , Шуайчэн Лю .
Аннотация: Поиск нейронной архитектуры (NAS) — это автоматический метод, который может искать хорошо выполненные архитектуры для конкретной задачи. Хотя NAS превосходит спроектированную человеком архитектуру во многих областях, высокие вычислительные затраты на оценку архитектуры, которые она требует, сдерживают ее развитие. Возможным решением..
Соображения по выбору алгоритма машинного обучения
Как использовать памятку Scikit-learn для выбора правильного алгоритма
Проще говоря, машинное обучение означает, что наши машины и программное обеспечение обучаются на основе предоставленных данных . Это отрасль искусственного интеллекта и компьютерных наук, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, с целью постоянного повышения точности. Например: В детстве нам было любопытно научиться кататься на велосипеде. Изначально мы не..
Понимание уровня согласованности в базе данных Milvus Vector — часть II
Эта статья написана Jiquan Long и переработана Angela Ni .
В предыдущем блоге о согласованности мы объяснили, что означает согласованность в распределенной векторной базе данных, рассмотрели четыре уровня согласованности — строгий, ограниченное устаревание, сеанс и возможность, поддерживаемые в векторной базе данных Milvus, и объяснили наиболее подходящий сценарий приложения для каждого уровня согласованности.
В этом посте мы продолжим изучение механизма, позволяющего..
Раскрытие возможностей аналитических данных на основе данных для принятия обоснованных решений
«Мы окружены данными, но нам не хватает идей».
~ Джей Баер, эксперт по маркетингу и клиентскому опыту
Процесс использования данных для руководства и информирования ключевых бизнес-решений известен как принятие решений на основе данных. Компании могут больше узнать о своих потребителях, рынках и операциях, анализируя данные. Используя эти знания, становится возможным принимать более правильные решения в отношении разработки продукта, маркетинга, продаж и других областей...
Работа с полиномиальной оптимизацией, часть 3 (машинное обучение)
Многоступенчатая полиномиальная оптимизация (arXiv)
Автор : Кемаль Роуз
Аннотация: Мы изучаем структурированные задачи оптимизации с полиномиальной целевой функцией и полиномиальными ограничениями-равенствами. Структура исходит из множественной градации на кольце многочленов по нескольким переменным. Для фиксированных мультистепеней определяется общее число комплексных критических точек. Это служит мерой алгебраической сложности задачи оптимизации. Мы также обсуждаем методы..
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..