Публикации по теме 'technology'
Работа с дискретной симметрией в машинном обучении, часть 4
Групповое действие Цепь Маркова Монте-Карло для ускоренной выборки энергетических ландшафтов с дискретными симметриями и энергетическими барьерами (arXiv)
Автор : Мэттью Грейсингер
Аннотация: выборка методом Монте-Карло канонического распределения представляет собой серьезную проблему, когда ландшафт потенциальной энергии характеризуется большим количеством локальных минимумов, разделенных высокими барьерами. Основное наблюдение этой работы состоит в том, что множественные локальные..
Приложения мультимодального обучения, часть 1 (машинное обучение)
OneCAD: один классификатор для всех наборов данных изображений с использованием мультимодального обучения (arXiv)
Автор: Шакти Н. Вадекар , Эудженио Кулурселло .
Аннотация: Vision-Transformers (ViTs) и сверточные нейронные сети (CNN) широко используются в Deep Neural Networks (DNN) для задачи классификации. Архитектуры этих моделей зависят от количества классов в наборе данных, на котором они обучались. Любое изменение количества классов приводит к изменению (частичному или..
Анжелика Перес
Автор Анжелика Перес
Системы машинного обучения можно научить распознавать эмоциональные выражения на изображениях человеческих лиц, во многих случаях с высокой степенью точности.
Однако реализация может оказаться сложной и трудной задачей. Технология находится на относительно ранней стадии. Наборы данных высокого качества может быть трудно найти. И есть различные ловушки, которых следует избегать при разработке новых систем.
В этой статье представлено введение в область,..
Механизмы распределенных запросов и механизмы озера данных
Эволюция от механизмов запросов на основе SQL для больших данных к механизмам озера данных, включая его влияние на хранилища данных и озера данных
Введение
С точки зрения высокого уровня, большинство решений для обработки данных и аналитики строились одинаково уже много лет. Вкратце, состоящий из разнообразных процессов интеграции для загрузки всех данных в одно центральное место, служащий единым источником правды для будущего моделирования данных и аналитических сценариев..
Сравнение Matplotlib, Seaborn, Plotly и Plotnine
Наряду с информацией о типе графиков, который подходит каждому.
Matplotlib — это библиотека визуализации данных на Python, которая часто используется для создания статических двумерных графиков. Вот пример того, как вы можете использовать Matplotlib для создания простого линейного графика:
import
matplotlib.pyplot as plt
# Create some data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
# Use Matplotlib to create a line plot
plt.plot(x, y)
# Show the plot
plt.show()
Seaborn — это..
Защитите свои данные в эпоху уязвимой информационной безопасности
Введение
Защита инфраструктуры организации является фундаментальным требованием, поскольку организации имеют дело с большим объемом конфиденциальных данных, которые могут принадлежать клиентам или пользователям. Поскольку инфраструктура содержит конфиденциальную информацию, взлом этой информации может привести к серьезным проблемам для бизнеса. Таким образом, каждый сотрудник…
Как JavaScript может шпионить за вами
Вы можете подумать: « JavaScript безвреден, верно? Это просто милый маленький язык, который делает веб-сайты более интерактивными и отзывчивыми».
Что ж, ненавижу вас разбивать, но это не совсем так. JavaScript может быть очень похож на того милого, но озорного ребенка из вашего класса, который всегда умудряется доставить вам неприятности. Его можно использовать для просмотра или кражи ваших личных данных, запуска вредоносного кода в вашем браузере и даже отслеживания того, что вы..
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..