Публикации по теме 'data-science'
Как вы можете оценить точность вашей модели классификации машинного обучения?
Добро пожаловать в еще одно интересное путешествие для энтузиастов науки о данных! Греческий философ Гераклит однажды процитировал, что « изменение — единственная постоянная ». И я думаю, что вся индустрия машинного обучения основана на этой цитате. Специалисты по данным, инженеры по машинному обучению строят различные типы моделей, пытаются изменить реквизиты и построить лучшую с большей точностью. Но как мы можем улучшить себя? Как мы можем признать эффективность модели?
Ну вот..
Лучшее использование слабой конвергенции в машинном обучении, часть 1
Умеренные отклонения многосерверных очередей в режиме Халфина-Уитта и методах слабой сходимости (arXiv)
Автор : Анатолий Пухальский
Аннотация: В работе получена логарифмическая асимптотика умеренных отклонений случайного процесса числа заявок в многосерверной очереди с общераспределенными временами поступления и обслуживания в режиме интенсивного трафика Халфина — Уитта. Функция отклонения выражается через решение уравнения Фредгольма второго рода. В доказательстве используется..
3. Запуск Airflow с помощью Docker
Мои личные заметки из книги «Конвейеры данных с Apache Airflow» Баса Харенслака и Джулиана де Руйтера — глава 2, часть 3
Эта серия постов предназначена для того, чтобы обобщить мои выводы из книги Баса Харенслака и Джулиана де Руйтера. Если вам нравится содержание, вы можете приобрести книгу на Manning .
Поиск иголки в стоге сена: как использовать ретривер Dense Passage
"Обработка естественного языка"
В поисках иголки в стоге сена: как дрессировать ретривера с плотным ходом
Давайте посмотрим, как мы можем обучить модель выполнять поиск плотных проходов с моделями Transformer, используя Simple Transformers.
Введение в поиск прохода
Поиск отрывка — это концептуально простая задача, когда система должна извлекать наиболее релевантные отрывки по входному запросу . Ответы на открытые вопросы — распространенный случай поиска отрывков. Здесь система..
Работа с представлениями Word, часть 2 (интеллектуальный анализ данных)
О словесной представимости упрощенных графов де Брейна (arXiv)
Автор : Антоний Владимирович Петюк
Аннотация: Граф G=(V,E) представим в виде слов, если существует слово w над алфавитом V такое, что буквы x и y чередуются в w тогда и только тогда, когда xy∈E. Графы, представимые в виде слов, обобщают несколько важных классов графов, таких как трехцветные графы, круговые графы и графы сравнимости. В литературе имеется большое количество исследований, посвященных графам,..
2 функции PostgreSQL, которые необходимо знать
Объясняется с примерами
Учитывая огромное количество структурированных данных, хранящихся в реляционных базах данных, специалисты по данным и аналитики, вероятно, почти ежедневно взаимодействуют с реляционной базой данных. SQL — это то, что мы используем для взаимодействия, что делает его одним из самых востребованных навыков в науке о данных.
Существует множество различных систем управления реляционными базами данных (RDBMS), которые используют SQL для взаимодействия с данными в..
Машинное обучение с использованием экспертных моделей: учебник для начинающих
Как идея десятилетней давности позволяет сегодня обучать невероятно большие нейронные сети
Экспертные модели — одно из самых полезных изобретений в области машинного обучения, однако им едва ли уделяется столько внимания, сколько они заслуживают. Фактически, экспертное моделирование не только позволяет нам обучать «возмутительно большие» нейронные сети (подробнее об этом позже), но и создавать модели, которые обучаются больше, чем человеческий мозг, то есть разные регионы..
Новые материалы
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,..
От AlphaGo до самоуправляемых автомобилей: понимание основ обучения с подкреплением
Руководство для начинающих по RL!
Готовы ли вы исследовать передовые технологии искусственного интеллекта? Откройте для себя захватывающий мир обучения с подкреплением ! От ошеломляющей победы..
Как сделать все элементы равными из списка в минимальных операциях в Python, используя math.ceil()
Сегодня мы узнаем, как найти минимальные операции, необходимые для того, чтобы сделать все элементы из списка равными, используя Python в качестве языка программирования. Я использую PyCharm в..
Создание пользовательских событий в React Native
Обновление: это решение больше не работает, поскольку React Native не включает стандартную библиотеку Node. Однако есть автономные модули, в которых реализован API EventEmitter. Рассмотрите..
За кулисами метода JavaScript Array.filter()
Array.filter() — это встроенный в JavaScript метод, который создает новый массив со всеми элементами исходного массива, прошедшими определенный тест. Метод не изменяет исходный массив...