Публикации по теме 'ml-so-good'
Прогнозирование уровня доходов стран
Написав большую часть своих прошлых блогов об автоматизированном машинном обучении, я решил посвятить этот пост реальной задаче машинного обучения.
Цель задачи состояла в том, чтобы определить прогностические атрибуты для уровня дохода страны и, следовательно, попытаться предсказать уровень дохода страны на основе определенных атрибутов.
Оригинальный исходный код можно найти в [1].
Выбор данных
Вначале нам нужно было выбрать атрибуты, которые следует учитывать для задачи, и найти..
Первый разрез самый поверхностный
Взвешивание данных перед функцией активации
В этом посте мы собираемся сделать первый шаг к тому, чтобы сделать нашу математику реальной, и посмотреть, что происходит, когда вы применяете рандомизированные веса и значения смещения к нашим данным перед отправкой их в функцию активации.
Вспомните, что мы немного упростили математику нашей нейронной сети, используя матричное умножение и поглотив наш расчет смещения, добавив измерение к нашим данным и весовому вектору.
Таким образом,..
Новый год, новые навыки: погрузитесь в машинное обучение с этими обязательными к прочтению книгами
В последние годы машинное обучение становится все более важной областью. В связи с растущим спросом на квалифицированных специалистов в этой области важно быть в курсе последних достижений и передового опыта.
В этой статье мы рассмотрим пять книг, которые каждый начинающий специалист по машинному обучению должен прочитать в 2023 году.
Отказ от ответственности: эта история содержит партнерские ссылки, и я могу получать небольшую комиссию, когда вы нажимаете и совершаете покупку по..
Тематическое исследование | Как LinkedIn использовала НЛП для разработки системы поиска справки
Это краткое изложение и основные выводы из исходного сообщения LinkedIn о том, как NLP используется (по состоянию на 2019 ) при разработке своей системы поиска справки.
Постановка задачи:
По запросу пользователя извлеките из базы данных наиболее релевантную справочную статью.
Итерация 1: начальное решение
Проиндексированы все справочные статьи (документы) в базе данных с помощью Lucene Index . Короче говоря, он создает инвертированный словарь, который сопоставляет термины со..
Начать работу с OpenAI невероятно просто
Создайте что-нибудь менее чем за 60 минут
GPT-3 и DALL-E 2, вероятно, уже некоторое время наводняют вашу ленту новостей. Если вы похожи на меня, у вас может быть некоторый опыт работы с веб-приложениями и машинным обучением, но вы понятия не имеете, с чего начать, когда дело доходит до использования генеративного ИИ или больших языковых моделей (LLM).
Короткая история
Ознакомьтесь с Руководством по быстрому запуску OpenAI и их репозиторием на github . Измените подсказки и..
Изучение и анализ временного ряда
Наблюдения, которые были записаны упорядоченным образом и коррелированы во времени, составляют временной ряд. Очень общее приложение временных рядов использует его для прогнозирования того, что произойдет в будущем. Например, Прогнозирование продаж, анализ фондового рынка, прогнозирование запасов и т. д.
Другой интересующей областью, в которой используются временные ряды, отличные от прогнозирования, является обнаружение выбросов. Обнаружение выбросов — это целенаправленные..
Абстрактное значение Представление
Что означает репрезентация в НЛП?
Основное содержание этого поста взято из выступления Марьяны Романишин на ODSC Europe 2019. Вы можете ознакомиться с выступлением прямо здесь .
Введение в смысловое представление
Как мы понимаем смысл предложения? Мы должны знать значение слов, как слова связаны друг с другом, контекст предложения и мир вокруг нас (недостаточно используемый, но важный). Некоторые основные приемы обучения компьютера пониманию корпуса человеческого языка..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..