Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
OASIS INFOBYTE Ինտերնացիոն ճանապարհորդություն
Անունը — PAIDI AKILESWAR
փոստ — [email protected]
Վերնագիր. Իմ հետաքրքիր տվյալների գիտության պրակտիկայի ճանապարհորդությունը Oasis Info բայթով
Oasis Infobyte Link — oasisinfobyte.com
Ներածություն. Վերջերս ես հնարավորություն ունեցա անցնելու հուզիչ մեկամսյա պրակտիկա Oasis Infobyte-ի հետ, որը տվյալների գիտության լուծումների մեջ մասնագիտացած հարգված ընկերություն է: Այս խորը փորձառության ընթացքում ես աշխատել եմ տարբեր նախագծերի վրա՝ կատարելագործելով իմ հմտությունները և ձեռք բերելով..
Մտածում եք ձեր առաջին Generative AI հատկության մասին
TL;DR LLM-ները արագորեն դարձել են հասուն տեխնոլոգիա, որը շատ հասանելի է ընդհանուր մշակողների համար. այն ունի առաջադեմ լեզվական հնարավորություններ, բայց նրա հիմնավորումը բավական նորածին վիճակում է: Թե որքանով են դրա ներկա սահմանափակումներն արգելող, մեծապես կախված է արտադրանքից և հիմնականում կախված է վերջնական օգտագործողի «վերջին մղոն» կարողությունից (AI-ի ստացված արդյունքները մեծացնելու/ուղղելու կարողությունը): Որոշումների և ինտեգրման փորձագետների սահմանափակ աշխարհը (օրինակ՝ OpenAI..
[Արխիվացված գրառում] Հղում այն հատկանիշների համար, որոնք առավելագույնի են հասցնում փոխադարձ տեղեկատվությունը, ինչպե՞ս են դրանք նման:
Փոխադարձ տեղեկատվությունը որպես պատկերի համընկնող չափիչ — Ձեռնարկներ պատկերների, հաշվարկների և մաթեմատիկայի վերաբերյալ: (2019). Matthew-brett.github.io. Վերցված է 2019 թվականի փետրվարի 20-ին՝ https://matthew-brett.github.io/teaching/mutual_information.html կայքից Canny edge detector — skimage v0.15.dev0 docs. (2019). Scikit-image.org. Վերցված է 2019 թվականի փետրվարի 25-ին՝ http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/edges/plot_canny.html կայքից Ֆրանսուա Ֆլյուրեի գլխավոր էջը...
Եղանակի կանխատեսման տեխնոլոգիայի վերջին հետազոտությունը մաս 5 (մեքենայական ուսուցում)
Լրիվ սկավառակի և ակտիվ տարածաշրջանի վրա հիմնված բռնկման կանխատեսման միացման ուղղությամբ՝ օպերատիվ տարածության եղանակի կանխատեսման համար (arXiv)
Հեղինակ՝ Չեթրաջ Պանդեյ , Անլի Ջի , Ռաֆալ Ա. Անգրիկ , Մանոլիս Կ. Գեորգուլիս , Բերքայ Այդին
Համառոտ. Արևի բռնկման կանխատեսումը տիեզերական եղանակի կանխատեսման կենտրոնական խնդիր է և գրավել է հետազոտողների լայն սպեկտրի ուշադրությունը թե՛ հեռահար զոնդավորման, թե՛ մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մոտեցումների վերջին առաջընթացների շնորհիվ:..
Միատարր գրաֆիկ՝ օգտագործելով StellarGraph գրադարանը
Գրաֆիկի տեսքով ներկայացված տվյալները հեշտ է հասկանալ, քան աղյուսակների տեսքով առկա տվյալները: Stellar Graph Library-ն առաջարկում է գերժամանակակից ալգորիթմներ գրաֆիկական մեքենայական ուսուցման համար: Հանգույցների և եզրերի ներկայացման ուսուցման հետ մեկտեղ, որը պետք է օգտագործվի վիզուալիզացիայի համար, այն կարող է օգտագործվել նաև մեքենայական ուսուցման տարբեր առաջադրանքների համար:
Ներածություն.
Գրաֆիկի կառուցվածքային տվյալները ներկայացված են հանգույցների և եզրերի ձևերով: Հանգույցները..
4 բան տվյալների գիտության մեջ այսօր, որոնք արժեն $0 և ունեն 0 բացասական ազդեցություն
Հատուկ հոդված 400 հետևորդների հասնելու համար: Ես չեմ կարող բավականաչափ շնորհակալություն հայտնել բոլորիդ ձեր աջակցության համար և հուսով եմ, որ կարող եմ շարունակել աճել ձեր բոլորի կողքին՝ ավելի լավ Տվյալների գիտնականներ դառնալու մեր ձգտումներում:
Այսօր ես ուզում էի նշել 400 հետևորդների հասնելը 4–0–0 թեմայով: Ահա 4 բան Տվյալների Գիտությունում այսօր, որոնք ունեն $0 արժեք, և 0 ազդեցություն ձեր զարգացման վրա՝ դառնալու փորձագետ տվյալների գիտնական:
1. Անհաջողություն տեղի կունենա: Հետևեք..
Արդյո՞ք Ջուլիան նոր Պիթոնն է:
Ուսումնասիրելով Ջուլիան և ինչպես է այն համեմատվում Python-ի հետ 2022 թվականին
Թեև թողարկվել է միայն 2012-ին (1.0-ի թողարկումը կլինի 2018-ին), Ջուլիան արդեն ալիք է բարձրացնում ծրագրավորման համայնքում: LLVM-ի վրա հիմնված այս լեզուն շատերին հետաքրքրում է, արդյո՞ք սա հաջորդ կարևոր բանն է։ Իսկ ավելի կոնկրետ՝ Python-ից լա՞վ է։
Ի՞նչ է Ջուլիան:
Արտաքին տեսանկյունից Ջուլիան հետևում է R-ի և Python-ի շարահյուսությանը և կիսում է շատ բազմակողմանիություն և գործիքներ, որոնք անհրաժեշտ են բարձր..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..