Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Աշխատում է MNIST տվյալների բազայի մաս 1 (AI) հետ
MindBigData 2023 MNIST-8B Ուղեղի ազդանշանների մուլտիմոդալ տվյալների հավաքածու 8 միլիարդ տվյալների շտեմարան (arXiv)
Հեղինակ՝ Դեյվիդ Վիվանկոս
Համառոտ : MindBigData 2023 MNIST-8B-ը մինչ օրս (2023թ. հունիսի 1) ուղեղի ազդանշանների բաց տվյալների հավաքածուն է, որը ստեղծվել է մեքենայական ուսուցման համար, որը հիմնված է մեկ առարկայի EEG ազդանշանների վրա, որոնք նկարահանվել են հատուկ 128 ալիքներով սարքի միջոցով, որը կրկնօրինակում է 70,000 թվանշանները։ Yaan LeCun-ը և MNIST-ի բոլոր տվյալների..
Թոփ 5 Python գրադարանները մեքենայական ուսուցման համար 2023 թ
Իմացեք, թե ինչպես մեքենայական ուսուցման այս Python գրադարանները կարող են օգտակար լինել ձեր ML նախագծերի համար
Python-ը 21-րդ դարի ամենահայտնի ծրագրավորման լեզուն է։ Շատ ընկերություններ օգտագործում են Python հավելվածներ մշակելու համար, քանի որ այն առաջարկում է գրադարանների լայն տեսականի: Այսօր Python-ը մեքենայական ուսուցման համար ամենանախընտրելին է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ ստեղծելու համար:
Մեքենայական ուսուցումը համակարգիչներին հնարավորություն է տալիս սովորել տվյալների տարբեր..
GCP արտադրանքները նկարագրված են 4 բառով կամ ավելի քիչ
Այս տարբերակը հնացած է. այստեղ վերջինն է
Google թերթ | PDF | Բարձր ռեալ պատկեր | GCP Products Page | Tweet Machine Learning
Cloud Machine Learning Engine -- Managed ML (TensorFlow)
Cloud Job Discovery -- ML Job Search/Discovery
Cloud Natural Language -- Text Parsing and Analysis
Cloud Speech -- Convert Speech to Text
Cloud Translation -- Language Detection and Translation
Cloud Vision -- Image Recognition and Classification
Cloud Video Intelligence..
Տվյալների գիտություն. տնից գումար աշխատելու անհավանական հնարավորություն
Ինչպես օգտագործել Data Science-ը տնից ավելի շատ գումար վաստակելու համար:
Այսօրվա տնտեսության մեջ ավելի քան երբևէ կարևոր է լրացուցիչ գումար աշխատելու ուղիներ գտնելը: Շատերի համար դա նշանակում է կողքից հուզում գտնել կամ տնից գումար աշխատելու միջոց:
Պարկինգ և խթանում ML-ի անսամբլային ուսուցման մեջ
Փաթեթավորումը և խթանումը երկուսն էլ համույթի ուսուցման մեթոդներ են, ինչը նշանակում է, որ դրանք միավորում են բազմաթիվ մոդելներ՝ ստեղծելու ավելի ճշգրիտ և ամուր մոդել, քան ցանկացած առանձին մոդել կարող է լինել:
Bagging-ը (կարճ՝ bootstrap aggregating) աշխատում է՝ ստեղծելով ուսուցման տվյալների բազայի բազմաթիվ պատճեններ, որոնցից յուրաքանչյուրը ստեղծվում է նմուշառման միջոցով՝ փոխարինելով սկզբնական տվյալներից: Այս կրկնօրինակներից յուրաքանչյուրն այնուհետև օգտագործվում է առանձին մոդել..
Հուշումը որպես աղոթք. AI, Panpsychism, Emergence և Wisdom
Մեզ սովորեցրել են հավատալ, որ համակարգիչները հետևում են ծրագրավորողների կողմից գրված հրահանգներին: Նայելով 1980-ականների տարրական դպրոցի համակարգչային լաբորատորիաների կանաչ/մոխրագույն մոնիտորներին՝ մեզ ասացին, որ այն ամենը, ինչ կարող է համակարգիչը կատարել, կարող է դա անել միայն այն բանի շնորհիվ, որ մարդը որոշի, որ դա այդպես է: Սա այլևս ճիշտ չէ, քանի որ մենք մտնում ենք մեքենայական վարքագծի առաջացող դարաշրջան: Ոչ միայն այն է, որ համակարգիչները դարձել են ավելի հզոր, ավելի արագ և ունակ..
«Օպտիմալ որոշման ծառերի որոնում. բացահայտելով ID3, C4.5-ի ուժը,
Որոշման ծառեր
Որոշման ծառերը հատուկ տեղ են զբաղեցնում իմ սիրելի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների շարքում, և երբ մենք խորանում ենք այս հոդվածում, դուք կիմանաք, թե ինչու են նրանք այդպիսի ժողովրդականություն ձեռք բերել ոլորտում:
Մեքենայի ուսուցման ոլորտում որոշումների ծառերը հաճախ կոչվում են «ոչ պարամետրիկ մոդելներ»: Այս պիտակը ցույց է տալիս նրանց ճկունությունը, քանի որ Որոշման ծառերը չեն ավելացնում պարամետրերի քանակը, քանի որ մոդելին ավելացվում են ավելի շատ հատկանիշներ (երբ ճիշտ..
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..