Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Datanieuws binnen en buiten het Rijk 06–06–2018:
Vandaag VOA Մեծ տվյալներ, 14 juni AO functioneren Rijksdienst en 2 fiches: AI en Europese gegevensruimte
Infographic (ներ) van de week:
Data vacatures bij het Rijk
ACM: Տվյալների վերլուծաբան Belastingdienst: Տվյալների վերլուծաբան Belastingdienst. Տվյալների հետաքննության մասնագետ Belastingdienst. Bestuurssecretaris Investeringsagenda IenW/ILT՝ տվյալների գիտնական ADR՝ ՏՏ ավագ աուդիտոր
Օրակարգ՝
6–6–2018. Հասարակական անվտանգության սիմպոզիում..
Երբ օգտագործել Machine Learning-ը
Ոչ բոլոր խնդիրները պետք է լուծվեն մոդելներով
Թեև կարող է հաճելի լինել ասել, որ դուք ունեք մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ, որոնք կատարում են ինչ-որ առաջադրանք, դրանք հարմար չեն ցանկացած տեսակի խնդրի համար և շատ դեպքերում չպետք է ձեր առաջին տարբերակը լինեն:
Մեքենայական ուսուցման նախագծերը բարդ են, ժամանակատար, թանկ և սովորաբար դժվար է պահպանել: Մտածեք մեքենայական ուսուցման նախաձեռնությունը որպես նախագիծ, որը պահանջում է այն ամենը, ինչ անհրաժեշտ է սովորական ծրագրային ինժեներական..
Տրանսֆերային ուսուցում ուժեղացման ուսուցման մեջ
Փոխանցման ուսուցումը բարելավում է RL-ի կատարումը նոր, չտեսնված առաջադրանքների վրա՝ օգտագործելով անցյալ առաջադրանքներից ստացված գիտելիքները:
Ապացուցված է, որ ուժեղացման ուսուցումը (RL) գերազանց կատարում է մի շարք առաջադրանքներում, ինչպիսիք են (վիդեո) խաղեր խաղալը, ռոբոտաշինությունը և նույնիսկ ինքնավար վարելը: Այնուամենայնիվ, այս կատարումը կարող է լինել միայն…
Չափերի կրճատում (մաս 1). Որո՞նք են հավասարաչափ չափերը:
Այս օրերին հաճախ կարելի է լսել «բարձրաչափ» տվյալների մասին մեքենայական ուսուցման համատեքստում, բայց որպես եռաչափ էակ անհնար է պատկերացնել եռաչափից բարձր որևէ բան: Բարեբախտաբար, մենք կարող ենք օգտագործել մաթեմատիկական սահմանումներ՝ օրինակ վերցնելու շրջանագծի գաղափարը (սովորաբար մի բան, որը գոյություն ունի երկու հարթության մեջ) և այն հասցնել մինչև երեքի կամ իջնել մեկին: Այս հոդվածում մենք մի փոքր կխաղանք չափերի հետ:
Երբ մենք խոսում ենք շրջանագծի մասին, նկատի ունենք մի շարք կետեր, որոնք..
A Matrix Vector Transition Net Implementation | Գլուխ 01 | Առաջընթացներ մաթեմատիկայի և համակարգչային…
Նպատակները. Դասական Petri ցանցերը, որոնք նաև հայտնի են որպես տեղային անցումային ցանցեր, ապահովում են բազմաթիվ հետաքրքիր և օգտակար հատկություններ համակարգի մոդելավորման համար: Այնուամենայնիվ, դրանք սահմանափակված են օգտագործվող վայրերի տեսակներով: Այս աշխատանքում ներկայացված է նոր մոտեցում։ Ստեղծվում է մատրիցային վեկտորի անցումային ցանցի մոդել և օգտագործվում է բարդ համակարգի վարքագիծը մոդելավորելու համար: Այս լուծումը ընդլայնում է սովորական Petri ցանցերի մոդելավորման հզորությունը:..
Այն ամենը, ինչ դուք պետք է իմանաք Արհեստական նեյրոնային ցանցի և խորը ուսուցման մասին — Մաս I
Արհեստական ինտելեկտի, խորը ուսուցման և արհեստական նեյրոնային ցանցերի հասկացությունները հիմք են հանդիսանում մեքենայական ուսուցման բազմաթիվ ալգորիթմների համար, որոնք կարող են օգտագործվել իրական աշխարհի բազմաթիվ խնդիրներ պարզեցնելու համար: Մեքենայական ուսուցումը նպատակ ունի վերացնել երկար և բարդ ծրագրերի ձևակերպման անհրաժեշտությունը և կենտրոնացած է մեքենան վարժեցնելու վրա՝ սովորելու վերապատրաստման տվյալների հավաքածուներից: Թեև մարդու նման մտածելակերպը և որոշումների կայացումը դեռ շատ հեռու..
Ավտոմատացված աշխարհում տեղ կա՞ մարդկային մեկնաբանությունների մոդերացիայի համար:
Սիլեր Այ Թեքի կողմից
Մեքենայի ուսուցում, արհեստական խելացի օգնականներ, ալգորիթմներ… ավտոմատացված գործիքների և տեխնոլոգիաների նոր սահմանը հեշտացնում է մեր աշխատանքի պարզեցումը: Ձեր մեկնաբանությունների բաժնի մոդերատորը տարբեր չէ, քանի որ շատ հարթակներ առաջարկում են գործիքներ, որոնք կօգնեն ավտոմատացնել առաջադրանքը, որպեսզի կարողանաք ձեր ուշադրությունը կենտրոնացնել այլ հարցերի վրա:
Այս ավելի ու ավելի ավտոմատացված աշխարհում կա՞ արդյոք մարդկային մեկնաբանությունների մոդերատորի դեր: Նախ,..
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..