Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Կողմնակալություն և շեղում
կողմնակալությունը և տարբերակը մեքենայական ուսուցման երկու կարևոր հասկացություններ են, որոնք նկարագրում են մոդելի կանխատեսումների սխալը: Այս երկու հասկացությունների ըմբռնումը շատ կարևոր է մոդելներ կառուցելու համար, որոնք լավ են ընդհանրացվում նոր տվյալներին և ճշգրիտ կանխատեսումներ են անում:
Կողմնակալությունը վերաբերում է այն սխալին, որը ներկայացվում է մոդելի չափից ավելի պարզեցմամբ: Երբ մոդելը կողմնակալ է, դա նշանակում է, որ այն ենթադրություններ է անում հիմքում ընկած տվյալների..
Ներածություն Python-ի, OpenAI-ի և Streamlit-ի օգտագործմամբ խոսակցական ChatGPT-ի նման հավելվածներ կառուցելու համար
Ներածություն Python-ի, OpenAI-ի և Streamlit-ի օգտագործմամբ խոսակցական ChatGPT-ի նման հավելվածներ կառուցելու համար
Սկսեք Streamlit-ի նոր զրույցի հավելվածի հնարավորություններից:
Այս հոդվածում մենք պատրաստվում ենք կենտրոնանալ կարճ քայլ առ քայլ ուղեցույցի վրա՝ OpenAI-ի և Streamlit-ի միջոցով ChatGPT Like APP ստեղծելու համար:
Հիմնական սցենարը գրեթե բացառապես հիմնված կլինի Streamlit-ի փաստաթղթերի վրա, քանի որ այն պարունակում է մի քանի փուլ, ներառյալ OpenAI API ստեղնը դնելը, openai..
Աշխատանք ափսոսանքի վերլուծության մաս 5 (մեքենայական ուսուցում)
Ափսոսանքի վերլուծություն հիերարխիկ փորձագետների համար Ավազակային խնդիր (arXiv)
Հեղինակ՝ Qihan Guo , Siwei Wang , Jun Zhu
Վերացական. Մենք ուսումնասիրում ենք ստանդարտ ավազակային խնդրի ընդլայնումը, որտեղ կան փորձագետների R շերտեր: Բազմաշերտ փորձագետները շերտ առ շերտ ընտրություն են կատարում, և միայն վերջին շերտի փորձագետները կարող են զենք խաղալ: Ուսուցման քաղաքականության նպատակն է նվազագույնի հասցնել ընդհանուր ափսոսանքը այս հիերարխիկ փորձագետների միջավայրում: Մենք նախ վերլուծում ենք..
F1 միավորի ուղեցույց
Արդյունավետ գնահատման չափանիշները չափազանց կարևոր են մեքենայական ուսուցման մոդելների կատարողականը գնահատելու համար: Նման չափիչներից է F1 միավորը, որը լայնորեն օգտագործվում է դասակարգման խնդիրների, տեղեկատվության որոնման և NLP առաջադրանքների համար:
Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք F1 միավորի հիմնարար հասկացությունները, կքննարկենք դրա սահմանափակումները և կդիտարկենք օգտագործման դեպքերը տարբեր տիրույթներում:
Ո՞րն է F1 միավորը մեքենայական ուսուցման մեջ:
ML ալգորիթմների..
Խորը ուսուցման և բնական լեզվի մշակման կիրառում տվյալների ընդլայնված վերլուծության համար
Տվյալների վրա հիմնված ընկերությունների ոլորտում խորը ուսուցման տեխնիկայի միաձուլումը բնական լեզվի մշակման (NLP) հետ ի հայտ է եկել որպես խաղի փոփոխիչ՝ ընդարձակ տեքստային տվյալներից արժեքավոր պատկերացումներ քաղելու համար: Այս բլոգը ուսումնասիրում է AI-ի և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների օգտագործման տեխնիկական բարդությունները՝ պարզաբանելով դրանց բազմաթիվ առավելությունները ձեռնարկության կարգավորումներում: Մենք ուսումնասիրում ենք ներգրավված համապարփակ գործընթացը, ներառյալ հաճախորդի կարիքները..
Քվանտիլային մոտարկման տեխնիկայի հետ աշխատանք մաս 3 (Մեքենայի ուսուցում)
Մեծածավալ տվյալների վրա մոտավոր քանակական հաշվարկների հետազոտություն (Տեխնիկական հաշվետվություն) (arXiv)
Հեղինակ՝ Zhiwei Chen , Aoqian Zhang
Վերացական. Քանի որ տվյալների ծավալը մեծանում է, տվյալների պրոֆիլավորումն օգնում է հանել լայնածավալ տվյալների մետատվյալները: Այնուամենայնիվ, մետատվյալների մի տեսակ՝ պատվերի վիճակագրությունը, դժվար է հաշվարկել, քանի որ դրանք միաձուլվող կամ աճող չեն: Այսպիսով, ժամանակի և հիշողության տարածության սահմանափակումը չի ապահովում դրանց հաշվարկը..
Դասակարգման ալգորիթմներ մեքենայական ուսուցման մեջ
Դասակարգման ալգորիթմներ մեքենայական ուսուցման մեջ
Մեքենայական ուսուցումը համակարգիչների ծրագրավորման արվեստն ու գիտությունն է, որպեսզի նրանք կարողանան որոշումներ կայացնել դրանց հիման վրա՝ հիմնվելով այն տվյալների վրա, որոնց հասանելի են: Գոյություն ունեն երկու հիմնական եղանակ, որոնցով համակարգիչները կարող են վերապատրաստվել տվյալների հետ «սովորելու» համար.
-Վերահսկվող ուսուցում -Չվերահսկվող ուսուցում
Վերահսկվող ուսուցումն այն մեթոդն է, որով համակարգիչը թեստային տվյալների մեջ..
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..