Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Լավագույն Python շրջանակները և գրադարանները տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման համար
Տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը վերջին տարիներին դառնում են ավելի տարածված ոլորտներ: Python-ն իր պարզությամբ և բազմակողմանիությամբ հայտնվել է որպես տվյալների գիտնականների և մեքենայական ուսուցման պրակտիկանտների ծրագրավորման լեզու: Այս բլոգային գրառման մեջ մենք կուսումնասիրենք Python-ի լավագույն շրջանակներն ու գրադարանները, որոնք կարող են գերլարել ձեր տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման նախագծերը: Մենք նաև կներառենք կոդի հատվածներ, որոնք կօգնեն ձեզ արագ սկսել:
1...
Մեքենայական ուսուցման մեջ պատճառահետևանքային եզրակացության ներածություն
Գրված է Նատալի Վոլկի կողմից: Քննարկում «Պատճառային եզրակացություն բժշկության մեջ և առողջապահական քաղաքականության մեջ» թղթի շուրջ :
Պատճառահետևանքային եզրակացությունը մեքենայական ուսուցման հետազոտության հիմնական ոլորտն է, որի նպատակն է ներառել պատճառահետևանքային հասկացությունը AI մոդելներում: Դրանով հետազոտողները կարծում են, որ մեքենայական ուսուցումը կարող է օգնել բարելավել մոդելի ընդհանրացումը և թափանցիկությունը, օգնել հաղթահարել կողմնակալությունը և նույնիսկ զարգացնել մարդու նման..
Մեքենայի ուսուցման բացատրելի ալգորիթմի ստեղծում
Ինչ, ինչպես և ինչու կառուցել մեքենայական ուսուցման բացատրելի ալգորիթմ՝ բաժնետոմսերի հավաքման արդյունքներով
Ինչու՞ անհանգստանալ:
Մի քանի տարի առաջ ես սկսեցի սովորել Python և R՝ նպատակ ունենալով սովորել, թե ինչպես կիրառել դրանց օպտիմալացումը, վիճակագրությունը, տվյալների գիտությունը, մեքենայական ուսուցումը և տվյալների վիզուալիզացիայի փաթեթներն ու գրադարանները:
Ես նաև գնեցի ֆոնդային շուկայի տվյալներ (ձիարշավի տվյալները հասանելի չէին) այն մտքով, որ ես կփորձարկեմ տարբեր մոդելներ՝ նկատի..
Ութ կարևոր դիտարկում ModelLLM-ում
Այս հոդվածը փորձում է ամփոփել Սամուել Ռ. ( https://arxiv.org/pdf/2304.00612.pdf ): Ձեռագիրը նկարագրում է ընթացիկ LLM պայթյունի ութ բնութագրերը:
Կանխատեսելի է, որ LLM-ները ավելի ունակ են դառնում ներդրումների ավելացման դեպքում, նույնիսկ առանց նպատակային նորարարությունների:
LLM-ը պահանջում է զգալի ենթակառուցվածքային ծախսեր: Ռեսուրսների գնման, բյուջեի պլանավորման և նախագծման որոշումներ կայացնելու համար երաշխավորված է մոդելի կատարողականը ճանաչել որպես մոդելի չափի (չափված պարամետրերի..
Հիմնական միտումներն ու զարգացումները, որոնք ձևավորում են AI-ի ապագան
Արհեստական ինտելեկտի (AI) ապագան հետաքրքիր և արագ զարգացող ոլորտ է, որը փոխում է մեր կյանքի շատ ասպեկտներ: Առողջապահությունից և տրանսպորտից մինչև զվարճանք և մանրածախ առևտուր, AI-ն օգտագործվում է արդյունաբերության լայն շրջանակում՝ արդյունավետությունն ու արտադրողականությունը բարելավելու համար: Այնուամենայնիվ, ինչպես ցանկացած տեխնոլոգիա, կան նաև կարևոր էթիկական նկատառումներ, որոնք պետք է հաշվի առնել, ներառյալ գաղտնիության, կողմնակալության և զբաղվածության և հասարակության վրա հնարավոր..
🔖Ինչպե՞ս ձեռք բերել ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ՏՎՅԱԼՆԵՐ մեքենայական ուսուցման մեջ ??
Տվյալների հավաքածուն ինչ-որ հերթականությամբ դասավորված տվյալների հավաքածու է: Աղյուսակային տվյալների հավաքածուի ամենատարածված ձևը, որի մասին կարելի էր լսել մինչ այժմ մեքենայական ուսուցման մեջ ամենամեծ կիրառման մասին: « CSV ֆայլեր », ճիշտ է!! 😃 Այո, այո, կան նաև շատ այլ ձևաչափեր :)) Տվյալների հավաքածուները կարևոր դեր են խաղում մեքենայական ուսուցման նախագծերի հետ աշխատելիս: Տվյալների հավաքածուները կարևոր դեր են խաղում մեքենայական ուսուցման մոդելի վերապատրաստման գործում: Այսպիսով,..
Արհեստական ինտելեկտի առաջին հանդիպման կազմակերպում Նեպալում
Ամեն ինչ սկսվում է գաղափարից. Մեկ տարի առաջ ես վեբ մշակող և դիզայներ էի: Ես հետաքրքրասեր մարդ եմ, բայց ես անորոշ էի, թե ինչ կլինի ինձ համար: Հետո ես պատահաբար հանդիպեցի արհեստական ինտելեկտին, հիմնականում իմ Ֆեյսբուքի և Թվիթերի հոսքերի միջոցով: Ես պետք է իմանայի, թե ինչի մասին է խոսքը, ուստի արեցի: Ես առցանց մեքենայական ուսուցման դասընթացներ անցա, սկսեցի զբաղվել python-ով, և ինձանից մոտ մեկ տարի պահանջվեց, որպեսզի վերջապես հասկանամ հայտնի հասկացությունները և կարողանամ իրականացնել..
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..