Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
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 գծից՝ օգտագործելով նորագույն տեխնոլոգիաներ՝ իրենց ՏՏ օպտիմալացման և շուկայի վերջին պահանջները բավարարելու համար: Բանկային լանդշաֆտը անընդհատ փոխվում է, և բանկային ոլորտում մեքենայական ուսուցման կիրառումը, հավանաբար, դեռ վաղ փուլում է: Այնուամենայնիվ, AI և ML օգտագործող բանկերը արագորեն պատրաստվում..
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 օգտագործում է Fast ICA ալգորիթմը, որը խառը ազդանշանը բաժանում է հավելյալ ենթաբաղադրիչների:
Ավելին, մենք կօգտագործենք ICAReducer-ը՝ դասակարգման կամ ռեգրեսիայի տվյալների բազան պարզեցնելու համար, որպեսզի ավելի լավ համապատասխանի մեր կանխատեսող մոդելին:
Օգտագործելով Kydavra ICAReducer-ը:
Եկեք նախ տեղադրենք..
Մեքենայական ուսուցման թշնամու դեմ պայքար #1, տվյալների վատ որակ — Հարցազրույց Սահար Չանգուելի հետ, բ.գ.թ.
Տվյալների որակը բիզնեսի խնդիր է, ինչպես նաև տեխնոլոգիական խնդիր: Դա տվյալների վրա հիմնված բիզնեսի և մեքենայական ուսուցման ամենամեծ թշնամին է: Վատ որակի տվյալները կարող են արգելափակել կամ անօգտագործելի դարձնել տվյալների նախագիծը կամ մեքենայական ուսուցման գործը և, հետևաբար, ծախսել գումար, մարդկային ռեսուրսներ և ժամանակ: Տվյալների որակի հետ կապված խնդիրները պետք է լինեն նպատակային, համակարգային և շարունակական, այլ ոչ թե հսկայական, մեկանգամյա կատարողական իրադարձություն:
Հրապարակված է D3M..
Թոփ 5 առցանց դասընթացները, որոնք կօգնեն ձեզ սկսել տվյալների գիտությունը այսօր:
Ահա առցանց դասընթացները, որոնք ինձ ստիպեցին սկսել Data Science-ում:
Տվյալների գիտությունը դեռևս 2020-ի ամենահայտնի մասնագիտություններից մեկն է: Իրականում, պահանջարկը կտրուկ աճում է այն աստիճանի, որ անհանգստություններ են առաջանում, որ տվյալների գիտության հմտությունների բացը հավերժանալու է, քանի որ տվյալների հրաշագործների առաջարկը չի կարողանում հասնել պահանջարկին: ընկերությունների ամբողջ աշխարհում:
Ասել է թե, կան տոննա ուսանողներ, ովքեր ցատկում են դաշտ և իրենց վրա են վերցնում այս բարդ..
Գործառույթների կոդավորման մաս 1-ի կիրառությունները (մեքենայական ուսուցում)
Wav2vec Feature Encoder-ի սև տուփի բացում (arXiv)
Հեղինակ՝ Kwanghee Choi , Eun Jung Yeo
Վերացական . Ինքնավերահսկվող մոդելները, մասնավորապես՝ wav2vec-ը և դրա տարբերակները, խոստումնալից արդյունքներ են ցույց տվել խոսքի տիրույթում ներքևի տարբեր առաջադրանքներում: Այնուամենայնիվ, նրանց ներքին աշխատանքը վատ է ընկալվում, ինչը պահանջում է խորը վերլուծություններ այն մասին, թե ինչ է սովորում մոդելը: Այս հոդվածում մենք կենտրոնանում ենք կոնվոլյուցիոն առանձնահատկությունների կոդավորման..
Մոդելն ընդդեմ մոդելավորողի. փոխզիջումներ, որոնք նախագծում են ինտերակտիվ տեքստի դասակարգման միջերեսներ
Օգտագործելով սիմուլյացիաներ՝ ինտերակտիվ մեքենայական ուսուցման համար նախագծելու համար
Այս բլոգային գրառումն ամփոփում է կոնֆերանսի զեկույցը ներկայացված IUI 2022-ում (pdf) : Եթե նախընտրում եք տեսանյութ, տես իմ ներկայացումը համաժողովում :
Ահա ընդհանուր իրավիճակ. ես ունեմ տեքստային փաստաթղթերի հավաքածու և գաղափար դասակարգման առաջադրանքի համար: Ես որոշում եմ, որ ուզում եմ օգտագործել մեքենայական ուսուցում այս գաղափարի իրագործելիությունը ուսումնասիրելու համար: Տվյալները ծանոթագրելու..
Երիկամների քարերի հետ գործ ունենալով մեքենայական ուսուցման մաս 2-ով (AI առողջապահության ոլորտում)
Որոնք են երիկամների քարերը:
Երիկամների քարեր - Ախտանիշներ և պատճառներ Երիկամային քարերը (որը նաև կոչվում է երիկամային քարեր, նեֆրոլիտիազ կամ միզաքար) հանքանյութերից և աղերից պատրաստված կոշտ նստվածքներ են… www.mayoclinic: org
Խորը ուսուցման վրա հիմնված երիկամների քարերի նույնականացման առանձնահատկությունների միաձուլման ռազմավարությունների համեմատություն (arXiv)
Հեղինակ՝ Էլիաս Վիլալվազո-Ավիլա , Ֆրանսիսկո Լոպես-Տիրո , Դանիել..
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..