Публикации по теме 'technology'
Ограничения машинного обучения в кибербезопасности
Как методы машинного обучения (ML) в настоящее время используются в кибербезопасности?
По мере того, как количество данных, создаваемых ежедневно, увеличивается (уже предположительно составляет 2,5 квадриллиона байтов в день [1]), методы машинного обучения позволяют нам группировать, организовывать и превращать эти данные в полезную информацию. Это особенно верно в сфере кибербезопасности.
Не пугайтесь термина Машинное обучение . На самом деле он просто означает компьютер, который..
Вот список интересных проектов, которые вы можете реализовать сегодня
Вдохновение для новых проектов, которые помогут вам улучшить свои навыки программирования
Освоение кодирования похоже на овладение любым навыком - требуется много часов сосредоточенной работы и учебы.
Используйте эту статью как источник вдохновения, возьмите идею из списка ниже и начните писать код. Неважно, какой стек вы используете. Просто сделайте это и отправьте в свой профиль GitHub. В этом секрет приобретения опыта и мастерства в программировании. Начни сегодня. Не..
Увеличивайте количество регистраций с помощью стильных форм нижнего колонтитула
Увеличьте конверсию регистрации на своем веб-сайте, разместив форму регистрации на каждой странице вашего веб-сайта. Пользователи на 31% чаще регистрируются на ваш продукт или услугу, если на каждой странице вашего веб-сайта есть простая в использовании форма для регистрации, а не отдельная страница, на которую им необходимо перейти.
Ниже приведены HTML, CSS и файлы, необходимые для добавления стильной формы регистрации на ваш сайт.
Шаг 1
Добавьте приведенный ниже HTML-код в конце..
Разговорный чат-бот AI с предварительно обученными трансформаторами с использованием Pytorch
Узнайте, как создать функционального диалогового чат-бота с DialoGPT, используя Huggingface Transformers
вступление
Разговорные системы или диалоговые системы вызвали огромный интерес в современном сообществе Обработка естественного языка (НЛП) . Просто интересно наблюдать, насколько точно боты могут имитировать наши мысли, логику и эмоции, как показано на их языке. Сегодня мы знаем, что в наших смартфонах прямо у нас на ладони есть цифровые помощники, такие как Apple Siri ,..
Мой опыт работы в качестве аналитика данных о продуктах
Как продукт поддержки сделал меня лучшим аналитиком данных
До того, как я начал работать аналитиком данных о продуктах, большинство моих специалистов по работе с данными поддерживали маркетинг. Вы можете подумать, что вспомогательный продукт - это то же самое, что и любое другое подразделение, но я могу сказать вам по опыту, что это не так. Сегодня я хотел бы обсудить свой опыт перехода на роль аналитика данных о продуктах и то, как работа с продуктом сделала меня лучшим аналитиком..
Как приготовить пиццу с помощью глубокого обучения
Может ли глубокая нейронная сеть научиться готовить, имея только изображение вкусной еды? Новое исследование Deep Learning, проведенное Массачусетским технологическим институтом, предполагает это!
В их недавно опубликованном исследовании под названием Как приготовить пиццу: Изучение модели GAN на основе композиционных слоев исследуется, как можно обучить модель GAN распознавать этапы приготовления пиццы. Их PizzaGAN состоит из 2 частей:
(1) Учитывая входное изображение пиццы,..
Как использовать Google Cloud и GPU для создания простой среды глубокого обучения
Создайте экземпляр виртуальной машины Deep Learning в Google Cloud Platform, установите и настройте Jupyter Notebook и набор инструментов Nvidia CUDA.
Google Cloud Platform предоставляет нам множество ресурсов для поддержки проектов в области науки о данных, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Теперь нам нужно заботиться только о том, как проектировать и обучать модели, а платформа управляет остальными задачами.
В нынешней пандемической среде весь процесс проекта ИИ от..
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..