Публикации по теме 'optimization'
23 вопроса на собеседовании по оптимизации
Оптимизация науки о данных максимизирует целевые переменные (KPI) за счет поиска в пространстве состояний предикторов/функций, влияющих на прогнозирование и модели прогнозирования. Приведенные ниже вопросы помогут интервьюерам и интервьюируемым подготовиться к интервью «ученый по данным для оптимизации», охватывающему различные сценарии, проблемы и решения.
Вопросы по сценарию
Сценарий 1: у нас есть…
Неизменяемость и оптимизация Javascript
Задний план
Неизменный — модное слово, которое я часто слышу, но до недавнего времени никогда не понимал его важности. Лично мне трудно увидеть важность чего-либо, пока я не пойму его практическое применение. Неизменяемость была темой, обсуждаемой в конце последней встречи ReactNYC, на которой я присутствовал, что позволяет рассматривать этот термин в перспективе.
Презентация Нира Кауфмана об неизменности в первую очередь была посвящена оптимизации. Несмотря на то, что я не мог..
Декомпиляция шейдеров Nvidia и оптимизация
О декомпиляции фрагментных шейдеров Nvidia OpenGL и Vulkan.
Основной инструмент для его работы — nvcachetools от Theron Tarigo .
Это мой учебник/примечание для Linux , но он работает очень похоже на Windows, посмотрите страницу nvcachetools github , чтобы узнать больше об использовании его в других ОС.
Посмотрите пример использования и оптимизация шейдера в конце.
nvcachetools — извлекает шейдеры из указанного toc-файла кеша, обычно $HOME/.nv/GLCache/..
Мой дневник машинного обучения: день 66
Сегодня я работал на 3 неделе курса второй специализации Эндрю Нг. Я узнал о пакетной нормализации и регрессии softmax.
Настройка гиперпараметров
Традиционно у нас есть только несколько гиперпараметров для настройки. Можно было использовать сетку для поиска оптимальных гипераппараметров.
Однако чем больше гиперпараметров нам нужно настроить, тем менее эффективной будет сеточная система. Нам лучше случайным образом выбрать гиперпараметры и протестировать больше различных..
Квантовое машинное обучение
В нашей последней статье мы исследовали квантовую криптографию и ее работу. В этой статье приготовьтесь войти в удивительный мир квантового машинного обучения! Пристегнитесь, потому что мы собираемся прокатиться по ошеломляющему пересечению квантовой физики и передового искусственного интеллекта.
А теперь представьте себе: у вас есть старый добрый классический компьютер, выполняющий сложные вычисления. Это похоже на старый надежный велосипед, который крутит педали через данные. Но..
Интерфейсы Golang — Лучшие практики
Интерфейсы — это мощный инструмент для написания универсального кода в Go. Определяя интерфейсы, описывающие нужное нам поведение, мы можем писать функции, работающие с любым типом, удовлетворяющим интерфейсу, что делает наш код более гибким и пригодным для повторного использования.
Вот несколько рекомендаций по использованию интерфейсов в Go:
Предпочитайте небольшие интерфейсы. Интерфейсы — мощный инструмент в Go, но важно, чтобы они были небольшими и сфокусированными на..
Реализовать разделение кода в приложении React.js
Установите React Loadable: React Loadable — это библиотека, которая упрощает реализацию разделения кода в приложении React.js. Чтобы установить React Loadable, откройте терминал и перейдите в корневой каталог вашего проекта. Затем выполните следующую команду:
npm install react-loadable
Кроме того, вы можете использовать Yarn, выполнив следующую команду:
yarn add react-loadable
2. Оберните компоненты с помощью Loadable : чтобы разделить компонент на отдельный фрагмент, вам..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..