AMcoder - javascript, python, java, html, php, sql

Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'


Տվյալների գիտության ներածություն
Իրականում Տվյալների գիտությունը այնքան արագ է զարգանում և արդեն ցույց է տվել հնարավորությունների այնպիսի հսկայական տիրույթ, որ ավելի լայն սահմանում է անհրաժեշտ այն հասկանալու համար: Դա բավականին հեշտ է տեսնել և զգալ դրա ազդեցությունը: Տվյալների գիտության ամբողջական սահմանում: Տվյալների գիտության ամուր հարթակը ներառում է մեծ տվյալների ինտեգրում, տվյալների վիճաբանության գործիքներ, տվյալների հայտնաբերում և որոնում, մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ, փորձարարական գործիքներ, թիմային..

Ինչպես է օգտագործվում առավելագույն հավանականության գնահատումը մաս 5 (Մեքենայի ուսուցում)
Հիմնական բաղադրիչի վերլուծության միջոցով խոշոր մոտավոր դինամիկ գործոնների մոդելների գնահատման և եզրակացության մասին և դրա համարժեքությունը քվազի առավելագույն հավանականության գնահատման հետ (arXiv) Հեղինակ՝ Մատտեո Բարիգոցի Համառոտագիր. Մենք տրամադրում ենք ասիմպտոտիկ արդյունքների այլընտրանքային ածանցում մեծ մոտավոր գործոնային մոդելի Հիմնական բաղադրիչների գնահատողի համար և ապացուցում ենք, որ բեռնումների ստացված գնահատիչը ասիմպտոտիկորեն համարժեք է իրենց Քվազի առավելագույն հավանականության..

Կ-ն դնելով NN-ում
Նայելով K-NN-ին իրական աշխարհի տեսանկյունից Այս հոդվածը սկսելով Ջիմ Ռոնի այս հայտնի մեջբերումով: Ես ընտրեցի այս մեջբերումը, քանի որ կարծում եմ, որ դա պարզ միջոց է՝ բացատրելու k-NN-ը մեքենայական ուսուցման մասին քիչ կամ բացակայող գիտելիքներ ունեցող մարդկանց: k-ն կարող է նաև լինել 5 այս մեջբերումից, ավելի ուշ: Երբ խոսքը վերաբերում է հարաբերություններին, մեզ վրա մեծ ազդեցություն են թողնում, ուզենք, թե չուզենք, մեզ ամենամոտ մարդիկ: Այն ազդում է մեր կայացրած որոշումների և մեր..

Սև հայելի. ճանաչողական կողմնակալություն մեքենայական ուսուցման մեջ
Այս հոդվածն ի սկզբանե հրապարակվել է 2018 թվականի նոյեմբերի 16-ին «Այս համակարգերը պարզապես հայելիներ են կողմնակալ հասարակության համար», - ասում է Սթենֆորդի համալսարանի պրոֆեսոր դոկտոր Ջերի Կապլանը՝ խոսելով խորը ուսուցման մոդելների մասին: Արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում հայտնի փորձագետը, որը հիմնել է մի քանի AI ստարտափներ և հրապարակել է երեք գիրք այդ թեմայով, նրա ձայնը ցնցվում է ինտենսիվությամբ, երբ մենք խոսում ենք մեր ներկայիս արհեստական ​​ինտելեկտում ճանաչողական կողմնակալության վերացման..

Աշխատում է Markov Chain Monte Carlo part3-ի հետ (Մեքենայի ուսուցում + վիճակագրություն)
Մարկովյան շղթայի Մոնտե-Կառլոյի ընդլայնված վարիացիոն քվանտային ալգորիթմներ (arXiv) Հեղինակ՝ Taylor L. Patti , Omar Shehab , Khadijeh Najafi , Susanne F. Yelin Վերացական. Վարիացիոն քվանտային ալգորիթմները կարող են զգալի ազդեցություն ունենալ բարձրաչափ օպտիմիզացիայի վրա՝ կիրառելով դասական կոմբինատորիկայի, քվանտային քիմիայի և խտացված նյութի մեջ: Այնուամենայնիվ, այս ալգորիթմների օպտիմալացման լանդշաֆտը հիմնականում ոչ ուռուցիկ է, ինչը հանգեցնում է ոչ օպտիմալ լուծումների՝ տեղական, այլ..

Մատակարարման շղթայում մեքենայական ուսուցման որոշ կիրառման դեպքեր:
Մեքենայական ուսուցումը բարդ, բայց հետաքրքիր առարկա է, որը կարող է լուծել մի շարք խնդիրներ ոլորտներում: Մատակարարման շղթան, լինելով տվյալների վրա հիմնված արդյունաբերություն, ունի մեքենայական ուսուցման բազմաթիվ կիրառություններ: Ստորև ներկայացված են մատակարարման շղթայի կառավարում մեքենայական ուսուցման օգտագործման լավագույն 9 դեպքերը, որոնք կարող են օգնել արդյունաբերությունը մղել դեպի արդյունավետություն և օպտիմալացում: 1. Կանխատեսող վերլուծություն 2. Որակի ավտոմատացված ստուգումներ ամուր..

Պանդաների անհրաժեշտությունը տվյալների գիտության համար
տվյալների ներմուծում և ստուգում, բացակայող արժեքներ, սյունակների և տողերի գործողություններ և այլն Python-ը տվյալների գիտության մեջ տարածված լեզու է և, իհարկե, արտադրության մեջ մեքենայական ուսուցման ամենատարածված լեզուն: Այնուամենայնիվ, եթե նայեք տվյալների գիտության, վերլուծության և բիզնես ինտելեկտի ամբողջ լանդշաֆտին արդյունաբերության և գիտության ոլորտներում, դուք կհասկանաք, որ Python-ի համար նոր գործիքներով և տեխնիկայով զարգանալու հնարավորություններ կան: Որպես օրինակ, ժամանակային..

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..