Публикации по теме 'machine-learning'
Когда нормальное просто не поможет: понимание и использование негауссовых распределений
Введение
Негауссово распределение относится к классу вероятностных распределений, которые отклоняются от симметричного и колоколообразного распределения Гаусса (также известного как нормальное распределение). В отличие от нормального распределения, негауссовские распределения демонстрируют различные формы, поведение хвоста, асимметрию и эксцесс. Понимание и анализ негауссовых распределений имеет решающее значение в анализе данных и моделировании, поскольку они точно представляют..
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..
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,..
Атаки НЛП, часть 1 — «Почему не стоит доверять своим моделям классификации текста»
Эта серия сообщений в блоге посвящена обширной и важной области, объединяющей искусственный интеллект и лингвистику: Атаки НЛП .
NLP расшифровывается как Обработка естественного языка , подобласть науки о данных, целью которой является изучение и анализ механизмов, лежащих в основе представления и использования человеческого языка с помощью компьютеров и встроенных системы.
Тематическое исследование
Представьте, что вы специалист по данным, работающий в команде модерации..
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..
Топ 5 приложений машинного обучения в здравоохранении
Пять лучших применений машинного обучения в здравоохранении Машинное обучение (МО) — это направление искусственного интеллекта (ИИ), в котором компьютерные системы самостоятельно находят решения… opendatascience .com
Новые материалы
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..
Я вижу так много неправильного в этой пьесе, что трудно даже организовать…
Я вижу так много неправильного в этой статье, что трудно даже организовать опровержение, но я постараюсь. В произвольном порядке:
А) IQ НЕ является показателем «неразумности», крайнего или иного..