Публикации по теме 'machine-learning'
Как работает исчисление Маллявена в машинном обучении, часть 2
Исчисление Маллявена для оптимальной оценки инвариантной плотности дискретно наблюдаемой диффузии в промежуточном режиме (arXiv)
Автор : Кьяра Аморино , Арно Глотер
Аннотация: Пусть (Xt)t≥0 — решение одномерного стохастического дифференциального уравнения. Наша цель — изучить скорость сходимости для оценки инвариантной плотности в промежуточном режиме, предполагая, что дискретное наблюдение процесса (Xt)tε[0,T] доступно, когда T стремится к ∞. Находим скорости сходимости, связанные..
Машинное обучение улучшает индустрию туризма
По мере того, как экономика начинает открываться после COVID, туристическая индустрия будет процветать. Спрос на более быстрый, лучший, дешевый и масштабируемый искусственный интеллект (Ai) будет иметь жизненно важное значение для удовлетворения потребительского спроса.
Руководители предприятий во всем мире признают, что машинное обучение - это оптимальный способ ускорить и стимулировать цифровую трансформацию, но не знают, с чего начать. Вы создаете собственную команду по анализу..
Обзор трех лучших инструментов MLOps
Обзор трех лучших инструментов MLOps
Современные инструменты для развертывания моделей машинного обучения и управления ими
Развертывание и поддержка моделей машинного обучения крайне важны для любой компании, использующей прогнозную аналитику, чтобы приносить пользу своим клиентам. MLOps, сокращенно от операций машинного обучения, относится к набору задач, используемых для надежного развертывания и обслуживания моделей машинного обучения. С появлением групп по науке о данных и..
Памятка по ZOrder и OPTIMIZE для ваших дельта-таблиц.
Введение
Недавно я помогал крупной игровой студии разработать конвейер приема данных, который ежедневно обрабатывает несколько ГБ новых данных об активности в приложении. Последние данные необходимо эффективно вводить в золотую таблицу масштаба TB с помощью Delta и Databricks Lake House. У меня был сеанс с командой игровой студии, где мы обсуждали различные варианты оптимизации, доступные для столов Delta, которые могут принести пользу более широкой аудитории.
Задача, с которой..
Мошенническое поведение по снятию отпечатков пальцев
Мошенническое поведение по снятию отпечатков пальцев
Использование нейронных сетей, чтобы проглотить следы хлебных крошек, оставленных мошенниками
Вы водитель Lyft и только что согласились на поездку. Вы начинаете свой путь к месту получения, и вдруг вам звонят.
«Привет, Алекс, мне звонит Трейси из штаб-квартиры Lyft. В этом месяце мы присуждаем 200 долларов всем водителям с рейтингом 4,7 звезды и выше, и я просто хотел поздравить вас с тем, что вы стали отличным водителем с..
Революция машинного обучения в маркировке пищевых продуктов: открытие новой эры точности и…
Этикетки пищевых продуктов. Они повсюду в наших продуктовых магазинах, украшая каждую упаковку и контейнер, обещая мир информации о питании и прозрачности. Но насколько точны эти ярлыки? Действительно ли производители продуктов питания соблюдают запутанную паутину правил, регулирующих то, что должно быть на наших тарелках? Приготовьтесь, потому что мир маркировки продуктов питания переживает сейсмический сдвиг благодаря силе машинного обучения.
Регулирование пищевых продуктов уже давно..
Понимание ROC AUC: ключ к оценке моделей бинарной классификации
Введение в ROC AUC
ROC AUC, или рабочая характеристика приемника — площадь под кривой, — это показатель, обычно используемый для оценки эффективности моделей бинарной классификации. Он измеряет способность модели различать положительные и отрицательные классы и особенно полезны в случаях, когда классы несбалансированы. Кривая ROC представляет собой график отношения истинно положительных результатов (TPR) к уровню ложноположительных результатов (FPR) при различных пороговых..
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..