Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Մեքենայական ուսուցման կանոնավորացում. L1 և L2
Մեքենայի ուսուցման կանոնավորացում. L1 և L2
DataScience շարք
Չափազանց հարմարեցումը և բարդությունը տվյալների գիտնականների առջև ծառացած ամենաահավոր խնդիրներից են: Այս դեպքերում վերապատրաստված մեքենայական ուսուցման մոդելները կատարյալ են աշխատում ուսուցման տվյալների վրա (ցածր սխալ), սակայն դրանք թույլ ճշգրտություն ունեն ցանկացած այլ տվյալների բազայում: Վերապատրաստված մոդելներն այստեղ կարող էին պահպանել միայն օրինաչափությունները վերապատրաստման տվյալների մեջ, սակայն նրանք չկարողացան..
Տվյալների նախնական մշակում
Մեքենայական ուսուցման և հարակից ոլորտների վրա աշխատելիս մենք հաճախ հանդիպում ենք հսկայական տվյալների հավաքածուների: Որպեսզի այս տվյալները արդյունավետ օգտագործվեն մոդելի կողմից, պահանջվում է մի փոքր նախամշակում, որը թույլ է տալիս տվյալների ավելի կառուցվածքային լինել: Այս գործընթացի իրականացումը տվյալների բազայի վրա հանգեցնում է ավելի բարձր ճշգրտության:
Տվյալների նախնական մշակումը ներառում է հետևյալ քայլերը.
Տվյալների տվյալների ստացում Պահանջվող գրադարանների ներմուծում Տվյալների..
Մեքենայական ուսուցման և ընդհանրապես AI-ի ներկա և ապագա վիճակը
Մեքենայական ուսուցման և ընդհանրապես AI-ի ներկա և ապագա վիճակը
Մոտ երկու կամ երեք տարի առաջ ես կարդացի մի քանի թրենդային հոդվածներ գալիք, այսպես կոչված, արհեստական ինտելեկտի ձմռան մասին: Տեսնենք, թե ինչպես է այն հիմա:
Ոչ միայն արհեստական ինտելեկտի ձմեռ չկա, այլեւ ներկայումս բառացիորեն հակառակն է։ Անցած ամիսներին կամ հենց այս տարում մենք տեսանք բաներ, որոնք շունչս կտրեցին։ Նման բաներ, ինչպիսիք են DALL-E-ն, GPT-3-ը, մեծ առաջընթացը նոր սպիտակուցների մոդելավորման գործում՝..
Data-Centric AI-ն Automunge-ով
NeurIPS 2021 Սեմինարի պաստառ
Տեսանյութի քննարկումները հիմնված են Tabular Engineering with Automunge թղթի ամփոփման վրա, որը կներկայացվի Data-Centric AI աշխատաժողովում NeurIPS 2021 -ում: Ստորագրությունը հաջորդում է.
Tabular Engineering with Automunge Դա այն է, ինչ մենք անում ենք medium.com
Տառագրություն
Ողջույն. Ես Նիկոլաս Թիգն եմ՝ Automunge-ի հիմնադիրը: Մենք առաջարկում ենք python գրադարան, որն ավտոմատացնում է..
Պատկերի ներբեռնում Scrapy-ով
Բարև, ես աշխատում եմ GAN ցանցի վրա, որը ստեղծում է պատկերներ NES ոճով: Բայց նախ, ես պետք է պատրաստեմ տվյալների բազա: Ես գտա http://www.vgmuseum.com/ կայքը, որը պարունակում է բազմաթիվ նկարներ NES-ի համար (~10000): Այդ իսկ պատճառով ես ստեղծում եմ սցենար՝ այդ պատկերները ջնջելու համար: Սկսելու համար ես պետք է տեղադրեմ քերծվածք և բարձ:
pip install scrapy
pip install pillow
Երբ scrapy-ը տեղադրվի՝ նախագիծ ստեղծելու համար:
scrapy.exe startproject vgmuseum
cd vgmuseum
scrapy genspider..
Snips NLU-ի ներածություն, բաց կոդով գրադարան, որը գտնվում է Snips ներկառուցված ձայնային հարթակի հետևում
Հեղինակ՝ Ադրիեն Բոլը , Կլեմեն Դումուրոն և Ժոզեֆ Դյուրոն
Snips Embedded Voice Platform -ը թույլ է տալիս սարքի ցանկացած արտադրողի ստեղծել Private by Design ձայնային ինտերֆեյս իրենց արտադրանքի համար: Այն կարգավորում է Wakeword-ի հայտնաբերումը, խոսքի ճանաչումը և բնական լեզվի ըմբռնումը ամբողջությամբ սարքի վրա, այնպես որ ձեր անձնական ձայնային տվյալներից ոչ մեկը չի գնում ամպ: Snips հարթակը բաց է նաև ոչ առևտրային օգտագործման համար, բոլորի համար, ովքեր ցանկանում են կոտրել ձայնային..
Արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման 10 ամենահետաքրքիր զարգացումները
Արհեստական ինտելեկտը (AI) և մեքենայական ուսուցումը փոխել են մեր կյանքը, բիզնեսը և հաղորդակցությունը (ML): Մեր կյանքն այժմ ավելի մատչելի և հաճելի է դառնում ինքնակառավարվող մեքենաների և խելացի վիրտուալ օգնականների շնորհիվ: Մենք կարող ենք ակնկալել ավելի հետաքրքրաշարժ առաջընթացներ ապագայում, քանի որ արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը աննախադեպ տեմպերով զարգանում են: Այս գրառումը կքննարկի AI-ի և ML-ի ամենահետաքրքիր առաջընթացների տասնյակը:
Բովանդակություն
Ներածություն..
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..