Публикации по теме 'synthetic-data'
Простые способы создания синтетического набора данных в Python
Основы науки о данных
Простые способы создания синтетического набора данных в Python
Руководство для начинающих по созданию фиктивных табличных данных
При разработке кода иногда нам нужен фиктивный набор данных. Например, мы хотим поделиться кодом и базовыми данными, но реальный набор данных является конфиденциальным, поэтому не подходит для обмена. Один из вариантов — найти и использовать подходящий игрушечный набор данных или общедоступные наборы данных . Другой вариант — создать..
Введение в создание синтетических данных
Введение в создание синтетических данных
Генерация синтетических данных — это процесс создания искусственных данных, которые похожи на данные реального мира, но не происходят из реального источника. Он часто используется для различных целей, таких как тестирование алгоритмов машинного обучения, оценка производительности системы или моделирование сценариев, которые трудно или невозможно воспроизвести в реальном мире. В этом блоге мы рассмотрим некоторые методы и инструменты, которые обычно..
Как синтетические данные формируют страховой ландшафт
Секторы, ориентированные на данные, такие как финансы, здравоохранение, кибербезопасность и, конечно же, страхование, в последние годы переживают бурные моря. Страховой сектор , в частности, борется с расширяющейся вселенной данных. В то же время они борются с киберугрозами и утечками данных, что приводит к ужесточению правил сбора, хранения и использования данных.
Понимание и использование данных никогда не было проще. Но, как это ни парадоксально, нормативные акты и ограничения..
Почему я присоединился к AI.Reverie: устранение пробела в предметной области или превращение синтетических данных в «настоящие»
Я провел последнее десятилетие, исследуя и разрабатывая технологии, которые позволяют предприятиям и организациям быстрее внедрять инновации. Совсем недавно я провел пять лет в NVIDIA, исследуя новые подходы к машинному обучению, а именно рандомизацию структурированных доменов, создание Meta-Sim и Sim2SG (Sim-to-Real Scene Graph). Вы можете найти мое исследование здесь .
Почему я потратил так много времени на это пространство, которое может показаться эзотерическим? Я считаю, что..
Синтетические данные для компьютерного зрения: преодоление разрыва между симуляцией и реальностью
Синтетические данные относятся к любым данным, которые генерируются исключительно с помощью вычислений, а не измеряются непосредственно датчиком в реальном мире. Использование синтетических данных имеет много преимуществ: специалисты по машинному обучению имеют явный контроль над своим набором данных, могут генерировать почти бесконечные обучающие выборки, и им не нужно выполнять трудоемкий процесс маркировки каждой выборки. В этой статье мы представляем распространенную проблему,..
7 утилит Scikit-learn для создания искусственных (синтетических) данных
Объясняется с помощью графических визуализаций
Искусственные или синтетические данные — это тип данных, которые генерируются искусственно с помощью компьютерных алгоритмов. Противоположностью являются данные реального мира, полученные в результате реальных событий.
В машинном обучении и глубоком обучении мы часто используем синтетические данные для следующих целей.
Чтобы продемонстрировать, как алгоритмы машинного обучения работают за кулисами. Для проверки предположений в..
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..