Публикации по теме 'data-science'
Случайный лес (🎄🌴🌲) для регрессии…
Случайный лес или лес случайных решений — это алгоритм машинного обучения. Это также один из наиболее часто используемых алгоритмов из-за его простоты.
Случайный лес — это метод ансамбля, который обучает несколько деревьев решений с использованием метода «бэггинга».
Прежде чем понять интуицию Random Forest, давайте разберемся
Почему случайный лес?
Случайный лес является заменой дерева решений. Подобно лесу, алгоритм Random Forest состоит из нескольких отдельных деревьев..
Как перенести контент Amazon QuickSight из учетной записи разработки в учетную запись UAT/Prod
Специалисты по обработке и анализу данных, использующие Amazon SageMaker для разработки моделей машинного обучения, предпочтут использовать Amazon QuickSight в качестве предпочтительного/рентабельного инструмента визуализации, чтобы лучше принимать решения на основе результатов/прогнозов модели машинного обучения, дополняя ее другими доступными точками данных. Аналитики данных также хотели бы использовать Amazon QuickSight в качестве предпочтительного инструмента визуализации.
В этом..
Это должен быть другой апостроф для копирования и вставки.
Это должен быть другой апостроф для совместимости с копией и вставкой.
Машинное обучение 101 — День 1
Различные аспекты машинного обучения
Не так давно ваш телефон не помог бы вам найти дорогу домой, если бы вы попросили его об этом. Но теперь миллиарды людей ежедневно используют машинное обучение для таких вещей, как голосовые подсказки и рекомендации по продуктам. Машинное обучение существует уже несколько десятилетий в специализированных приложениях, таких как спам-фильтры. В этой главе мы узнаем, что такое машинное обучение, различные типы обучения, рабочий процесс проекта..
Новые разработки в области выпуклой оптимизации, часть 1 (машинное обучение)
Быстрая выпуклая оптимизация с помощью временного масштабирования динамики градиента с обратной связью (arXiv)
Автор: Хеди Аттач , Раду Йоан Бот , Данг-Кхоа Нгуен
Аннотация: в условиях Гильберта для выпуклой дифференцируемой оптимизации мы разрабатываем общую основу для адаптивных методов ускоренного градиента. Они основаны на демпфированной инерционной динамике, где коэффициенты рассчитываются по замкнутому контуру. В частности, демпфирование представляет собой..
8 вещей, которые вам нужно знать, прежде чем начинать проект машинного обучения.
Начните с конца. - Стивен Кови
Попробуйте создать конвейер для своего проекта ml, чтобы другие могли извлечь выгоду из вашей работы.
Почему слово конвейер вводит в заблуждение, поскольку оно подразумевает односторонний, но давайте посмотрим, как мыслить круговым образом для конвейеров машинного обучения.
ПРИМЕЧАНИЕ. - Эта статья предназначена для того, чтобы помочь вам в мыслительном процессе (модули Python) и задать правильные вопросы, на которые вам нужно ответить для..
Как работает классификация с несколькими метками, часть 1 (машинное обучение)
MuMIC — мультимодальное встраивание для классификации изображений с несколькими метками с помощью Tempered Sigmoid (arXiv)
Автор: Фэнджун Ван , Сарай Мизрахи , Моран Беладев , Гай Надав , Гиль Амсалем , Карен Ластманн Ассараф , Хадас Харуш Бокер
Аннотация . Классификация изображений с несколькими метками является фундаментальной темой в различных областях. Подходы мультимодального обучения недавно добились выдающихся результатов в представлении изображений и..
Новые материалы
100 дней кода машинного обучения — День 097
Подведение итогов дня 096
В дни 095 и 096 мы говорили о том, как мы слышим звук в пространстве: время интерауральной задержки, передаточная функция, связанная с головой, а также мы говорили..
Какова ваша «история данных»?
Представление концепций продуктов для данных и машинного обучения заинтересованным сторонам и руководству
Все любят данные. Все любят говорить, как будто понимают данные. Всем нравится..
Все, что вам нужно знать о «Внимании» и «Трансформерах» — Углубленное понимание — Часть 2
Внимание, Самостоятельное внимание, Многоголовое внимание, Маскированное многоголовое внимание, Трансформаторы, BERT и GPT
В предыдущем рассказе я объяснил, что такое механизм внимания, а также..
Расставание с локальным хранилищем
Что такое локальное хранилище
Локальное хранилище — это механизм, который позволяет веб-приложениям хранить данные на стороне клиента. Это часть API веб-хранилища, которое также включает в себя..
CycleGAN: как машинное обучение обучает непарному преобразованию изображения в изображение
Недавно я прочитал статью CycleGAN ( ссылка ), которая показалась мне очень интересной, потому что модели CycleGAN обладают невероятной способностью точно преобразовывать изображения во что-то, чем..
«Изучение передовых технологий: подробный обзор последних инноваций в области технологий…
Технологии постоянно развиваются, и последние инновации в технологической отрасли могут изменить наш образ жизни и работы так, как мы никогда не считали возможным. В этой статье подробно..
Позволяя машинам думать самостоятельно
Позволяя машинам думать самостоятельно
Чтобы создать «сильный ИИ», нам не нужно смотреть дальше когнитивных процессов человеческого мозга. Мы увидим, что процессы, включающие ожидание,..