Публикации по теме 'machine-learning'
The BlabberMouth (разговорный ИИ)
Введение
В блоге рассматривается дизайн диалогового ИИ. Разговорный ИИ — это тип чат-бота, способный вести неформальные беседы с пользователем.
Существует три типа чат-ботов:
i.) Вопрос-Ответ- Бот отвечает на вопрос пользователя, ссылаясь на абзац.
ii) Поиск информации. Подобно обслуживанию клиентов, бот отвечает на вопрос пользователя из набора предопределенных ответов. По сути, ИИ в таких случаях не играет большой роли.
iii) На основе блок-схемы . Это тип чат-бота, в..
Как я набрал 82,3% и оказался в топ-3% набора данных Kaggle Titanic
Что касается моей истории, я не профессиональный специалист по данным, но постоянно стремлюсь им стать. К счастью, имея Python в качестве основного оружия, у меня есть преимущество в области науки о данных и машинного обучения, поскольку этот язык поддерживает меня в виде обширных библиотек и фреймворков. Я также читаю книги по этой теме, и мои любимые - « Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным » и « Практическое машинное обучение с помощью..
Как использовать модели прогнозирования классификации
Краткое руководство по моделям классификации в Python.
Алгоритм классификации — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для прогнозирования класса или категории элемента или точки данных. Этот тип алгоритма используется в самых разных приложениях, включая фильтрацию спама, распознавание изображений и речи и медицинскую диагностику.
Чтобы понять, как работает алгоритм классификации, рассмотрим простой пример. Предположим, у нас есть набор данных электронных писем, и мы..
Многомерная статистика full_acces
В последние годы произошел взрыв объема и разнообразия данных, собираемых во всех научных дисциплинах и промышленных условиях. Такие массивные наборы данных создают ряд проблем для исследователей в области статистики и машинного обучения. Эта книга представляет собой самостоятельное введение в область многомерной статистики, предназначенное для выпускников первого года обучения. Он включает главы, посвященные основной методологии и теории, в том числе хвостовым границам, неравенствам..
Как работают инфляционные гравитационные волны, часть 2 (Космология)
Выявление изначального неприводимого инфляционного гравитационно-волнового фона с помощью вращающегося аксиона Печчеи-Куинна (arXiv)
Автор: Ян Гуттенуар , Жеральдин Серван , Пера Симакачорн .
Аннотация: Первичный неуменьшаемый фон гравитационных волн из-за флуктуаций тензора квантового вакуума, возникающих во время инфляции, охватывает большой диапазон частот с почти масштабно-инвариантным спектром, но слишком низок, чтобы его можно было обнаружить интерферометрами следующего..
Самые впечатляющие изображения, созданные искусственным интеллектом (MidJourney)
Если вы ищете способ создать по-настоящему впечатляющие изображения, вам нужно проверить инструмент искусственного интеллекта MidJourney для преобразования текста в искусство.
С помощью этого инструмента вы можете просто ввести описательный текст, и ИИ создаст изображение, которое поразит вас. Черт возьми, он создает произведения искусства, которые более впечатляющие, чем все, что я когда-либо мог создать самостоятельно.
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата являются огромные данные для обучения. Чем больше набор данных, тем больше мы можем полагаться на модель. Проблема в том, что большую часть времени мы работаем с ограниченными ресурсами, такими как память и процессор. С увеличением размера обучающих данных становится трудно полностью разместить их в..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..