Publikime mbi temën 'machine-learning'
Mësimi i makinerisë kundrejt të mësuarit të thellë: Kuptimi i dallimeve
Në botën e sotme me zhvillim të shpejtë të teknologjisë dhe inteligjencës artificiale (AI), dy terma shfaqen shpesh në diskutime: mësimi i makinerive dhe mësimi i thellë. Ndërsa të dyja janë nën ombrellën e gjerë të AI, ato shërbejnë për qëllime të ndryshme dhe shfaqin dallime kryesore. Në këtë udhëzues gjithëpërfshirës, ne do t'i shqyrtojmë këto dallime dhe do t'ju ndihmojmë të kuptoni më mirë se kur duhet të përdorni njëra mbi tjetrën.
1. Thellësia e rrjeteve nervore
Mësimi i..
Puna me pjesën 2 të shpërndarjes së Bernoulli (Statistika)
Një shënim mbi shpërndarjet e rregullta të Bernoulli dhe zgjerimet p-adic Dirichlet (arXiv)
Autori: "Heiko Knospe"
Abstrakt : Ne konsiderojmë shpërndarjet e Bernoulli dhe rregullimet e tyre, të cilat janë masa për numrat e plotë p-adic Zp. Dihet mirë se transformimi i tyre Mellin mund të përdoret për të përcaktuar funksionet L-p-adic. Ne tregojmë se për p›2 një nga shpërndarjet e rregulluara të Bernulit është veçanërisht e thjeshtë dhe e barabartë me një masë në Zp që merr vlerat ±12..
Krijimi i një modeli të parashikimit të rrezikut me një problem të çekuilibrit të klasës?
Mosbalancimi i klasës është një çështje e zakonshme që lind kur krijohen modele klasifikimi për parashikimin e rrezikut. Çfarë është një çekuilibër i klasës ju pyesni? Një çekuilibër i klasës thjesht do të thotë që popullsia që modeli juaj po vlerëson ka përmasa drastike të ndryshme për klasat pozitive dhe negative. Për shembull, nëse po përpiqeni të parashikoni nëse një pacient ka apo jo një sëmundje të rrallë (‹1% e popullsisë e ka këtë sëmundje) dhe madhësia e mostrës suaj të popullsisë..
Bazat Modeli i mësimit të makinerisë duke përdorur PyTorch
Mësimi i makinerisë është një nëngrup i inteligjencës artificiale që përfshin përdorimin e algoritmeve dhe modeleve statistikore për të mundësuar një sistem të mësojë nga të dhënat dhe të përmirësojë performancën e tij me kalimin e kohës. PyTorch është një kornizë e mësimit të makinerive me burim të hapur, e zhvilluar nga Facebook që lejon zhvilluesit të ndërtojnë dhe trajnojnë rrjete nervore.
Në këtë blog, ne do të mbulojmë bazat e mësimit të makinerive dhe do të ofrojmë kodin e mostrës..
Matricat në shkencën e të dhënave janë gjithmonë reale dhe simetrike
"Shkenca e të Dhënave"
Matricat në shkencën e të dhënave janë gjithmonë reale dhe simetrike
Për shkak se shkenca e të dhënave merret me probleme të botës reale, matricat në shkencën e të dhënave duhet të jenë reale dhe simetrike
Prezantimi
Algjebra lineare është një degë e matematikës që është jashtëzakonisht e dobishme në shkencën e të dhënave dhe mësimin e makinerive. Shumica e modeleve të mësimit të makinerive mund të shprehen në formë matrice. Për shkak se shkenca e të..
Shërbimet e mësimit të makinerisë AWS dhe API-të me referenca
Shënime mbi shërbimet AWS AI/ML
Amazon Bedrock: Një shërbim për ndërtimin e aplikacioneve gjeneruese të AI në platformën kompjuterike cloud të Amazon, duke u ofruar zhvilluesve qasje në modelet themelore dhe mjetet për t'i personalizuar ato për aplikacione specifike. Mund të mësoni më shumë rreth përfitimeve të Amazon Bedrock dhe lëshimeve të tjera të AI gjeneruese të AWS në. Amazon Comprehend: Një shërbim i përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) që përdor mësimin e makinerive për të..
Integrimi i AWS Kinesis për transmetimin në kohë reale të të dhënave të tregut të aksioneve duke përdorur Python
Nga Anton Gordon - Arkitekt i AI
Hyrje Analiza e të dhënave të tregut të aksioneve në kohë reale është thelbësore për vendimet e informuara për investime. Ky artikull thellohet në integrimin e AWS Kinesis për transmetimin në kohë reale të të dhënave të tregut të aksioneve duke përdorur Python, duke mbuluar të gjithë tubacionin nga marrja e të dhënave deri te nxjerrja e konkluzioneve me një model PyTorch.
Marrja e të dhënave të tregut të aksioneve në kohë reale: Përdorimi i API-së..
Materiale të reja
Masterclass Coroutines: Kapitulli-3: Anulimi i korutinave dhe trajtimi i përjashtimeve.
Mirë se vini në udhëzuesin gjithëpërfshirës mbi Kotlin Coroutines! Në këtë seri artikujsh, unë do t'ju çoj në një udhëtim magjepsës, duke filluar nga bazat dhe gradualisht duke u thelluar në..
Faketojeni derisa ta arrini me të dhënat false
A e gjeni ndonjëherë veten duke ndërtuar një aplikacion të ri dhe keni nevojë për të dhëna testimi që duken dhe duken më realiste ose një grup i madh të dhënash për performancën e ngarkesës...
Si të përdorni kërkesën API në Python
Kërkesë API në GitHub për të marrë depot e përdoruesve duke përdorur Python.
Në këtë artikull, unë shpjegoj procesin hap pas hapi për të trajtuar një kërkesë API për të marrë të dhëna nga..
Një udhëzues hap pas hapi për të zotëruar React
Në këtë artikull, do të mësoni se si të krijoni aplikacionin React, do të mësoni se si funksionon React dhe konceptet thelbësore që duhet të dini për të ndërtuar aplikacione React. Learning..
AI dhe Psikologjia — Pjesa 2
Në pjesën 2 të serisë sonë të AI dhe Psikologji ne diskutojmë se si makineritë mbledhin dhe përpunojnë të dhëna për të mësuar emocione dhe ndjenja të ndryshme në mendjen e njeriut, duke ndihmuar..
Esencialet e punës ditore të kodit tim VS
Shtesat e mia të preferuara
- Git Graph 💹
Kjo shtesë është vërtet e mahnitshme, e përdor përpara se të filloj të punoj për të kontrolluar dy herë ndryshimet dhe degët më të fundit, mund të..
Pse Python? Zbulimi i fuqisë së gjithanshme të një gjiganti programues
Në peizazhin gjithnjë në zhvillim të gjuhëve të programimit, Python është shfaqur si një forcë dominuese. Rritja e tij meteorike nuk është rastësi. Joshja e Python qëndron në thjeshtësinë,..