Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
One-Hot Encoding . Debunked!
Եթե դուք գտնվում եք տվյալների գիտության ուսումնասիրության կամ անձնական նախագծեր իրականացնելու փուլում, կարող եք հանդիպել հասկացությունների, որոնք կոչվում են One-Hot Encoding և Label Encoding: Շքեղ է թվում, բայց ML մոդելներ ստեղծելը հեշտ և էական հայեցակարգ է: Բարի գալուստ Debunked! , որտեղ ես կպարզաբանեմ տվյալների գիտության հասկացությունները Ինչ, ինչու և երբ: :
Ինչ
Պարզ խոսքերով, մեկ տաք կոդավորումը կատեգորիկ տվյալների քանակականացման մեթոդ է: Դասակարգային տվյալները վերաբերում..
Տվյալների գիտության դերը որոշումների կայացման մեջ և ինչպես կարող են բիզնեսները օգտագործել տվյալների վրա հիմնված պատկերացումները…
Տվյալների գիտությունը արագ զարգացող ոլորտ է, որն ավելի ու ավելի կարևոր է դառնում ժամանակակից բիզնես գործունեության մեջ: Այսօրվա տվյալների վրա հիմնված աշխարհում բիզնեսները օգտագործում են տվյալների ուժը՝ տեղեկացված որոշումներ կայացնելու և աճն ու նորարարությունը խթանելու համար: Տվյալների գիտության դերը որոշումների կայացման մեջ կարևոր է, քանի որ այն օգնում է բիզնեսին մեծ քանակությամբ տվյալներ վերածել գործող պատկերացումների, որոնք կարող են տեղեկացնել բիզնեսի ռազմավարությանը, բարելավել..
Տեքստի դասակարգում BERT-ով TensorFlow-ում և PyTorch-ում
BERT մոդելի հրապարակումը 2018 թվականին [1] հեղափոխություն էր NLP աշխարհում, քանի որ BERT-ի նման Լեզուների խոշոր մոդելները ձեռք են բերում գերժամանակակից արդյունքներ NLP-ի բազմաթիվ առաջադրանքներում: Ցույց տալու համար, թե ինչպես կարող է BERT-ն օգտագործվել գործնականում, մենք մշակում ենք տեքստի դասակարգման օրինակ: Այս դեպքերում մենք ասում ենք, որ BERT-ը, որը պարունակում է լեզվական կարողություններ և համաշխարհային գիտելիքներ իր բազմաթիվ աղբյուրներից, որոնցով նա վերապատրաստվել է (Վիքիպեդիա,..
[PR113] D2. Հանգիստ Softmax
Բնօրինակ թուղթ. Relaxed Softmax. Efficient Confidence Auto-calibration for Safe Biedest Detection
Սեփական կանխատեսումների հուսալիության ճշգրիտ գնահատումը կարևոր է անվտանգության համար կարևոր կիրառությունների համար, բայց DL-ը կարծես թե դա չի ընդունում: Softmax արտադրանքը լավ չի արտացոլում մոդելի վստահությունը: Պատճառ? Հավանաբար, չափից ավելի հարմարեցում և անբավարար տեղադրում: Գուցե նույնիսկ երկուսն էլ միասին.
2. Հանգիստ softmax-ը հիմնականում սովորում է Ջերմաստիճանի սանդղակ (TS)..
OpenFaaS. Տեղադրում և առաջին Python ֆունկցիան (Մաս I)
Անկախ նրանից, թե դուք տվյալների գիտնական եք, թե տվյալների ինժեներ, ձեր վերջնական նպատակը կլինի ձեր մեքենայական ուսուցման (ML) մոդելների հաջող տեղակայումը: OpenFaaS-ը կարող է օգնել ձեզ տեղակայել ձեր ML մոդելը որպես առանց սերվերի հավելված: Սա երկու շարքի ձեռնարկ է (երկրորդ մասը կհրապարակվի մոտ ապագայում): Այս առաջին մասը ձեզ ցույց է տալիս այն քայլերը, որոնք դուք պետք է.
1) Տեղադրեք և գործարկեք OpenFaaS-ը տեղական միջավայրում: Մենք օգտագործում ենք Linux վիրտուալ մեքենա VirtualBox-ում..
A/B փորձարկում Python-ի միջոցով
A/B թեստավորումը, որը նաև հայտնի է որպես պառակտման թեստավորում, համեմատում է ինչ-որ բանի երկու տարբեր տարբերակներ (բջջային հավելված, վեբ էջ, գովազդ և այլն)՝ որոշելու, թե որն է ավելի լավ կատարում: A/B թեստավորումը սովորական վիճակագրական թեստ է, հատկապես մարքեթինգային ռազմավարության մեջ: Մենք կարող ենք տեսնել, թե որ տարբերակն է ավելի շատ գնումներ կամ ավելի շատ կտտացնում պառակտման փորձարկումից հետո, այնուհետև կարող ենք ռազմավարական որոշումներ կայացնել: Շատ ընկերություններ օգտագործում են A/B..
Հետևեք և կազմակերպեք ձեր ML նախագծերը
Կազմակերպեք աշխատանքը, հետևեք և պատկերացրեք փորձերը Neptune.ai-ի հետ
Ամեն անգամ, երբ ես սկսում եմ նոր նախագիծ, որը կպահանջի հարյուրավոր փորձեր կատարել, փորձերի հետագծման գործիքների հետ ինտեգրումն առաջին բանն է, որ ավելացնում եմ իմ կոդը: Նման գործիքները կարող են շատ ավելին անել, քան չափումների վիզուալացումը և յուրաքանչյուր գործարկման հիպերպարամետրերի պահպանումը: Այս գրառման մեջ ես ներկայացնում և նկարագրում եմ Neptune գործիքը, որը ես օգտագործել եմ իմ վերջին նախագծերի համար:
Փորձարկել..
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..