Публикации по теме 'technology'
Что такое регрессия опорных векторов (SVR) ?
Введение в алгоритмы машинного обучения
Регрессия опорных векторов – это популярная машинная модель обучения модель . Сегодня в этой статье я хотел бы дать вам подробное объяснение и как работает эта модель.
регрессия опорных векторов используется в области обучения с учителем .
Машина опорных векторов и регрессия
Опора вектор модель может использоваться как для задач регрессии , так и для классификации и он разделен на 2 части. Машина опорных векторов (SVM)..
Последние изменения в идеях о познании, часть 1 (нейронаука)
Резонансная модель спонтанной корковой активности ( arXiv )
Автор: Яньцзян Ван , Цзичао Ма , Цзебин Луо , Сюэ Чен , Юэ Юань
Аннотация: мы предлагаем резонансную модель спонтанной корковой активности, которая способна точно предсказать функциональную связность (ФК) покоящегося мозга, учитывая, что сила структурной связи и знак (возбуждающий или тормозящий) каждой связи известны. Полученный FC хорошо согласуется с эмпирическим FC, измеренным с помощью функциональной..
Бесчеловечные возможности темного ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) — это область, которая постоянно привлекает большое внимание как клиентов, так и инвесторов. Это технология, которая полностью определяет автоматизированное будущее человечества.
В ходе исследования установлено, что в настоящее время А.И. всего на 1/10 умнее людей, но примерно к 2060 году все изменится. сможет выполнять все задачи, выполняемые людьми, намного лучше, чем даже люди. Как сверхчеловек, который является мастером во всех областях.
Мы также..
Последние исследования на основе нейронных сетей ReLU, часть 8 (машинное обучение)
Изучение функций Липшица с помощью обученных GD неглубоких сверхпараметризованных нейронных сетей ReLU (arXiv)
Автор : Илья Кузборский , Чаба Шепешвари
Аннотация: мы исследуем способность перепараметризованных неглубоких нейронных сетей ReLU обучаться липшицевым, недифференцируемым, ограниченным функциям с аддитивным шумом при обучении методом градиентного спуска (GD). Чтобы избежать проблемы, заключающейся в том, что в присутствии шума нейронные сети, обученные почти с нулевой..
Идти в ногу с данными - список для чтения 22-я неделя
Наука о данных - это решение бизнес-задач с помощью данных и аналитики. Это было моей мантрой много лет. То, что в приведенных ниже статьях это повторяется, вероятно, является предвзятым подтверждением. Будь то на уровне компании, которая строго согласовывает стратегию обработки данных с бизнес-стратегией. Или отдельные специалисты по данным, одержимые решением бизнес-задач.
В любом случае, я надеюсь, что следующие статьи вас вдохновят. Или, по крайней мере, наводит на размышления...
Критические мысли: алгоритмы в реальной жизни
Иногда разработка алгоритмов требует естественного мыслительного процесса из реальной жизни. Когда мы наблюдаем за нашей реальной деятельностью, мы обнаруживаем, что она наполнена условиями (если и еще), повторениями (циклами), логическими структурами, оптимизациями, радомизациями, подсчетом, сортировкой, планированием, компромиссами и многим другим.
Например, когда наш рейс запланирован на определенное время, мы предпринимаем все возможные действия, чтобы добраться до аэропорта и..
Как построить модель PyTorch
5 шагов, которые вам нужно знать для вашей первой модели PyTorch.
Как человек, переходящий в науку о данных, вы, возможно, слышали о различных библиотеках машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch. У обеих этих библиотек есть свои сильные и слабые стороны, но я считаю, что изучение PyTorch особенно важно по нескольким причинам.
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..