Публикации по теме 'data-science'
Как используется теория Морзе часть 1
1. Изучение вероятностных топологических представлений с использованием дискретной теории Морса ( arXiv )
Автор: Сяолин Ху , Димитрис Самарас , Чао Чен
Аннотация: Точное определение мелкомасштабных структур — очень важная, но сложная задача. Существующие методы используют топологическую информацию в качестве дополнительных потерь при обучении, но в конечном итоге делают прогнозы на основе пикселей. В этой статье мы предлагаем первый метод, основанный на глубоком обучении,..
Поиск сигнала в стоге сена
Авторы Сабрина Герольд и Артем Чакиров в Том Капитал АГ
Стремление к неизвестному в поисках чего-то нового может быть вызвано шутливыми экспериментами с тем, что есть под рукой, или попыткой доказать конкретную гипотезу, основанную на предшествующих знаниях. В традиционной науке мы обычно думаем о последнем, а не о первом. Эта статья проливает свет на полезность обоих подходов и исследует, какой вклад могут внести технологии машинного обучения.
Подтверждающие и поисковые..
Практическое применение Yellowbrick в науке о данных
Визуализация данных играет решающую роль в понимании и интерпретации моделей машинного обучения. Yellowbrick — это библиотека Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для создания визуализаций и инструментов диагностики для анализа алгоритмов машинного обучения. В этом сообщении блога мы рассмотрим практическое применение Yellowbrick и продемонстрируем его возможности на примерах кода.
Оценка и выбор модели
Yellowbrick предлагает разнообразные визуализации для оценки и выбора..
Оценка машинного перевода с sacreBLEU и BERTScore
Два полезных пакета для оценки производительности моделей МП
Прочитав эту статью, вы научитесь оценивать свои модели машинного перевода с помощью следующих пакетов:
sacreBLEU BERTScore
К сведению, BLEU (двуязычный ассистент по оценке) - один из самых популярных показателей для оценки машинно-переведенного текста. Его можно использовать для оценки переводов на любой язык при условии, что в тексте есть какая-то граница слова.
Результатом BLEU обычно является оценка от 0 до 100,..
Классный фактор: как украсть стили с помощью машинного обучения, Turi Create и ResNet
Я был взволнован, когда впервые услышал, что Turi Create была приобретена Apple, а затем предоставлен открытый исходный код большему сообществу машинного обучения! Ранее в этом году я писал о том, что Turi Create разрушает ландшафт машинного обучения . Затем появился WWDC18 и множество улучшений Turi Create, включая бета-версию 5.0.
Одна из новых моделей, с которыми я экспериментировал, называется Style Transfer, производная от Transfer Learning , которая позволяет изучать..
Повышайте продуктивность, создавая лучший код Python
Все приемы, которые я изучил на Python, чтобы писать лучший и быстрый код
Представление длинных цифр
Очень сложно отследить количество нулей или цифр после определенной длины. А теперь вот трюк:
>> digit_1 = 10_00_000
>> digit_2 = 10_12_500
Разделяйте числа знаком _ . Это поможет вам отслеживать введенные цифры или нули.
Распаковка значений
Повторное использование кода - отличная вещь, которой должен следовать каждый разработчик, но что, если функция возвращает..
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как данные для обучения , чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. [2] [3] :2 Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как..
Новые материалы
Худший алгоритм сортировки + бонус!
Если вы разбираетесь в структурах данных и алгоритмах, вы, возможно, знаете, что быстрая сортировка и сортировка слиянием часто считаются самыми эффективными и действенными алгоритмами..
Повышайте продуктивность, создавая лучший код Python
Все приемы, которые я изучил на Python, чтобы писать лучший и быстрый код
Представление длинных цифр
Очень сложно отследить количество нулей или цифр после определенной длины. А теперь вот..
Распределение выборки и центральная предельная теорема
В нашем реальном мире мы часто ищем параметр или статистику определенной совокупности, например среднее значение или стандартное отклонение. Но оценить эту статистику по населению достаточно..
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта ...
Очередь сообщений RabbitMQ с использованием веб-API .NET Core 6
Мы собираемся обсудить очередь сообщений RabbitMQ и ее реализацию с использованием .NET Core 6 API в качестве производителя сообщений и консольного приложения в качестве потребителя сообщений...
Варианты графовых нейронных сетей и реализация в TensorFlow
См. Graph Neural Networks и реализация в TensorFlow для введения и основ.
Существует множество вариантов GNN, в том числе сверточные сети графов (GCN), GraphSAGE, сети внимания графов (GAT) и..
Построение классификатора изображений без использования глубокого обучения
Классификатор изображений можно легко построить с помощью глубокого обучения, особенно сверточной нейронной сети (CNN). Однако вы можете просто реализовать классификатор изображений, используя..