Свързани публикации 'data-science'
Машинно обучение в Java
Как да изградите и внедрите ML модели в Java.
Машинното обучение (ML) даде значителни обещания в различни области както в академичните среди, така и в индустрията. Ден след ден ML увеличава ангажимента си в изчерпателен списък от приложения като изображения, разпознаване на реч, разпознаване на шаблони, оптимизиране, обработка на естествен език и препоръки и много други.
Програмирането на компютри за учене от опита в крайна сметка трябва да елиминира необходимостта от голяма част от..
Приложения на Neural Retrieval part1 (машинно обучение)
Изследване на статично подрязване на редки невронни ретривъри (arXiv)
Автор: Карлос Ласанс , Симон Лупарт , Ерве Дежан , Стефан Клинчан , Никола Тонелото
Резюме: Разредените невронни ретривъри, като DeepImpact, uniCOIL и SPLADE, бяха въведени наскоро като ефикасен и ефективен начин за извършване на извличане с обърнати индекси. Те имат за цел да научат важността на термина и в някои случаи разширяването на документа, за да осигурят по-ефективно класиране на документи в сравнение..
Използвам midjourney за създаване на алгоритъм с отворен код Stable Diffusion Text2Video
Няма да повярвате на резултатите
Mckensie & Compagnie оценяват печалбата от 4,4 трилиона долара за индустрията на AI съдържание със създаването на повече от 100 000 нови работни позиции в областта като бързо инженерство, създатели на 3D съдържание, етикетиране на данни, DevOps инженери, ML инженери и много Повече ▼. За една година дигиталните медии станаха свидетели на преминаване към създаване на съдържание с помощта на инструменти за изкуствен интелект като midjourney, stable..
Интерактивни резултати с jupyter тетрадки
От тази статия ще разберете как да създавате интерактивни резултати за вашите решения за машинно обучение на преносим компютър jupyter с помощта на ipywidgets.
Тази статия първоначално е публикувана в блога Neurotech Africa .
В много отношения това е скучен език, заимстващ солидни стари концепции от много други езици и стилове: скучен синтаксис, неизненадваща семантика, малко автоматична принуда и т.н. Но това е едно от нещата, които харесвам в Python. – Тим Питърс
В повечето..
Три R библиотеки, които всеки специалист по данни трябва да знае (дори ако използвате Python)
Мощни R библиотеки, създадени от най-големите технологични компании в света
Не забравяйте да се абонирате тук и за моя личен бюлетин , за да не пропускате повече статия за ръководства за наука за данни, трикове и съвети, житейски уроци и много повече!
Въведение
Най-дълго време бях доста против използването на R поради не друга причина, освен факта, че не беше Python.
Но след като си играх с R през последните няколко месеца, разбрах, че R превъзхожда Python в няколко случая..
Скъсен SVD за намаляване на размерността в матрици с разредени характеристики
Обсъждане на това как съкратеният SVD се различава от нормалния SVD
Матриците с редки характеристики изискват специални техники за намаляване на размерността, като разлагане на пресечена единична стойност (Truncated SVD), тъй като повечето от стойностите в матрицата са нула!
Разредено представяне на матрица
Практическо прилагане на проста линейна регресия и корелация от нулата
От Мохамед Зейн Амин
1. Въведение
В тази публикация ще изследваме линейния регресионен и корелационен модел за изучаване на прогнозно моделиране. Линейната регресия е много прост алгоритъм за машинно обучение за намиране на връзката между две непрекъснати променливи.
Една променлива, обозначена като X , се счита за предсказваща или независима променлива. Другата променлива, обозначена като Y, се счита за променлива отговор или зависима .
Линейната регресия установява..
Нови материали
PHP — P51: Модификатори на видимост
Изглежда, че съм споменавал модификатори на видимост в повечето от предишните статии; най-накрая е време да се захванем с тях. Ще продължим оттам, където спряхме с нашите класове в предишната..
Създаване на лента за прогрес на четене в React
Лентите за напредъка на четенето, като този, който можете да намерите в моя блог в горната част на единични публикации, са хубаво малко допълнение за предоставяне на подробна информация за това..
Обучение с подсилване
Обучение с подсилване
https://www.ml-concepts.com/machine-learning-models/
Обучението с подсилване е област на машинното обучение. Става дума за предприемане на подходящи действия за..
От гледна точка на студентите
Стартиране на училище и програмата за отложено плащане
Прекарахме последните няколко месеца в усъвършенстване на „Програмата за отложено плащане“ (DPP) и се радваме, че достигаме до толкова..
Интерактивни резултати с jupyter тетрадки
От тази статия ще разберете как да създавате интерактивни резултати за вашите решения за машинно обучение на преносим компютър jupyter с помощта на ipywidgets.
Тази статия първоначално е..
Създаване на просто приложение с последователни изтегляния
Преди малко повече от година пуснах просто приложение. Току-що бях научил как да използвам Flutter, кросплатформена рамка за разработка на приложения, и исках да пусна първото си приложение,..
Гледайте и научете как да модулирате своя монолит
В началото на юни приключихме втората си сесия на Discord Live. И трябва да съобщим, че беше успешен.
Тъй като продължаваме да показваме на света колко полезни са микро интерфейсите, решихме..