Публикации по теме 'technology'
Понимание концепции маркировки эффективного обучения
Эффективная самостоятельная проверка говорящего с помощью меток с максимизацией информации и контрастным обучением ( arXiv )
Автор: Тео Лепаж , Реда Дехак
Аннотация . Современные системы проверки говорящих по своей сути зависят от человеческого контроля, поскольку они обучаются на огромных объемах размеченных данных. Однако аннотирование высказываний вручную является медленным, дорогим и не масштабируемым до объема данных, доступных сегодня. В этом исследовании мы изучаем..
160+ вопросов на собеседовании по науке о данных
Линейные модели, древовидные модели, нейронные сети и многое другое!
Типичный процесс собеседования на должность специалиста по анализу данных включает несколько раундов. Часто один из таких раундов охватывает теоретические концепции, цель которых - определить, знает ли кандидат основы машинного обучения.
В этом посте я хотел бы обобщить весь свой опыт собеседований - как на собеседовании, так и на собеседовании - и составил список из более чем 160 теоретических вопросов по науке о..
Что такое WEB 3.0 и как он изменит Интернет?
Что такое WEB 3.0
Web 3.0, также известный как «Semantic Web», представляет собой следующее поколение World Wide Web, для которого характерно использование искусственного интеллекта, машинного обучения и децентрализованных технологий. В отличие от Web 2.0, который в основном ориентирован на пользовательский контент и социальные сети, Web 3.0 стремится предоставить пользователям более интеллектуальный и персонализированный опыт работы в Интернете.
Основная цель Web 3.0 — дать..
Python непревзойденный
«Непобедимый» В августовских ревизиях индексов популярности языков программирования Tiobe и Pypl Python снова занял первое место.
После почти года пребывания на вершине индекса популярности языков программирования Tiobe, Python продолжает занимать высокие позиции среди разработчиков.
Python сохранил свою позицию самого популярного языка программирования в только что опубликованном рейтинге за август 2022 года, поднявшись на два процентных пункта по сравнению с прошлым месяцем и..
11 шагов, чтобы получить максимальную отдачу от любого хакатона
Шаги, которые помогут вам получить лучший, приятный и познавательный опыт
Один из лучших способов познакомиться с новыми людьми и применить свои знания - это посетить хакатон. И какое лучшее время для этого, чем сейчас? Сегодня из-за COVID все мероприятия стали виртуальными, что дает возможность людям со всего мира собираться вместе и сотрудничать для поиска решений неотложных проблем.
Перенос международных событий в онлайн может быть единственным хорошим выходом из жизни в условиях..
Введение в индуктивное обучение в области искусственного интеллекта
Понимание процесса вывода концепций классификации из необработанных данных
Машинное обучение - одна из важнейших областей искусственного интеллекта. Это рассматривалось как жизнеспособный способ избежать проблемы узких мест в знаниях при разработке систем, основанных на знаниях.
Индуктивное обучение, также известное как концептуальное обучение, - это то, как системы ИИ пытаются использовать обобщенное правило для проведения наблюдений.
Для создания набора правил классификации..
Разработка Kubernetes: помимо файлов конфигурации
Сосредоточьтесь на своем коде, а не на инфраструктуре!
Многие рассказы хвалят Kubernetes как отличный инструмент для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнерными приложениями. И я поддерживаю это; Kubernetes делает многое, чтобы облегчить проблемы и решить проблемы архитектур микросервисов.
Однако локальная разработка на Kubernetes может стать проблемой. Типичный рабочий процесс состоит из нескольких шагов; протестируйте свое приложение локально,..
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..