Публикации по теме 'machine-learning'
Простейшая реализация модели Pytorch для мультиклассовой классификации
используя msdlib
Вступление:
Pytorch — это самый гибкий инструмент разработки на основе Python для создания моделей глубокого обучения. Сегодня мы собираемся обсудить самый простой способ построить модель классификации в Pytorch и обучить + проверить производительность модели для задачи классификации нескольких классов.
Задача многоклассовой классификации:
Мультиклассовая классификация — это тип задачи классификации, в которой мы хотим классифицировать образцы или примеры по..
Анализ временных рядов с использованием Python
Анализ временных рядов дает нам возможность прогнозировать будущие значения на основе прошлых
значения. Временные ряды можно использовать для прогнозирования будущих тенденций в различных секторах, таких как экономика,
изменение климата, система образования, продажи в компаниях или на фондовой бирже и многое другое. Время
анализ серии позволяет компаниям овладеть своим прошлым, получая представление о своих прошлых данных и
с теми же данными предсказать возможные будущие сценарии..
Последние исследования на основе нейронных сетей ReLU, часть 8 (машинное обучение)
Изучение функций Липшица с помощью обученных GD неглубоких сверхпараметризованных нейронных сетей ReLU (arXiv)
Автор : Илья Кузборский , Чаба Шепешвари
Аннотация: мы исследуем способность перепараметризованных неглубоких нейронных сетей ReLU обучаться липшицевым, недифференцируемым, ограниченным функциям с аддитивным шумом при обучении методом градиентного спуска (GD). Чтобы избежать проблемы, заключающейся в том, что в присутствии шума нейронные сети, обученные почти с нулевой..
Идти в ногу с данными - список для чтения 22-я неделя
Наука о данных - это решение бизнес-задач с помощью данных и аналитики. Это было моей мантрой много лет. То, что в приведенных ниже статьях это повторяется, вероятно, является предвзятым подтверждением. Будь то на уровне компании, которая строго согласовывает стратегию обработки данных с бизнес-стратегией. Или отдельные специалисты по данным, одержимые решением бизнес-задач.
В любом случае, я надеюсь, что следующие статьи вас вдохновят. Или, по крайней мере, наводит на размышления...
От ML MVP до корпоративного масштабирования данных
Итак, вы создаете это решение с интенсивным использованием данных для своего проекта по машинному обучению / аналитике данных / корпоративной трансформации или тестирования продукта... Независимо от того, где вы находитесь, если вы работаете в области проектирования данных, это, откровенно говоря, важное чтение.
Организации часто хотят прыгнуть в это пространство, не рассматривая сначала основы. Это гораздо больше, чем просто подготовка данных. Организация, которая несерьезно относится к..
Создание мастерских соединений: от INNER JOIN к LEFT JOIN в PostgreSQL
Следите за контентом по инвестированию : LinkedIn / Instagram
Следить за техническим контентом : LinkedIn
Введение: раскрытие возможностей объединений
Соединение таблиц — фундаментальная операция в реляционных базах данных, и PostgreSQL предлагает богатый набор типов соединений для удовлетворения различных потребностей в извлечении данных. В этом руководстве мы отправимся в путешествие, чтобы овладеть искусством создания мастерских объединений в PostgreSQL. Мы..
Как заменить значения большого массива значениями меньшего?
У меня есть две таблицы T1 и T2 с одинаковым количеством столбцов, но разным количеством исходных данных.
Столбцы x, y, z из обеих таблиц были созданы, как показано ниже:
clear all;
close all;
XSTART=5;
XEND=20;
YSTART=5;
YEND=15;
STEP1=1;
STEP2=5;
%******************* CREATE TABLE1 ********************
xvector1 = XSTART:STEP1:XEND;
yvector1 = YSTART:STEP1:YEND;
numX1 = numel(xvector1);
numY1 = numel(yvector1);
yvector1 = repmat(yvector1(:),numX1,1);
xvector1 =..
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..