Публикации по теме 'machine-learning'
K-кратная перекрестная проверка
K-кратная перекрестная проверка — это распространенный метод, используемый в машинном обучении для оценки производительности модели. Основная идея k-кратной перекрестной проверки состоит в том, чтобы разделить данные на k подмножеств одинакового размера или «складок». Затем модель обучается на k-1 сгибах и оценивается на оставшемся сгибе. Этот процесс повторяется k раз, так что каждая складка используется в качестве оценочного множества ровно один раз.
Вот пошаговый процесс k-кратной..
Освойте ChatGPT с помощью этих 5 новых методов
Освойте ChatGPT с помощью этих 5 новых методов для профессионалов ChatGPT — это инновационный инструмент обработки естественного языка на основе архитектуры GPT-3.5, который произвел революцию в нашем взаимодействии с компьютерами. Он позволяет пользователям общаться с машинами с помощью человеческого языка, что делает его важным инструментом для бизнеса и профессионалов. В этой статье мы обсудим пять новых методов освоения ChatGPT для профессионалов, чтобы добиться наилучших..
Использование линейной регрессии для покупки подходящей машины 🚗
Представьте…
Вы работали годами, чтобы накопить деньги, и, наконец, пришло время перейти от ржавой консервной банки, которую родители подарили вам на 16-летие, к чему-то, что вы можете водить с гордостью 😎.
Но откуда вы знаете, получаете ли вы хорошую сделку или нет?
В конце концов, вы бы хотели ездить на своей новой машине, зная, что купили ее по хорошей цене и что вас не обманули.
Вот тут-то и появляется линейная регрессия !
Мы можем полностью использовать алгоритм линейной..
Google выпустила инструмент для поиска наборов данных
Новый инструмент поиска наборов данных Google был обнародован 23 января 2020 года. Все эти наборы данных уже были доступны в Интернете, но Google просто упростил для специалистов по обработке данных поиск определенного набора данных с помощью специального инструмента поиска.
Как Google делает наборы данных доступными для поиска?
В отличие от других репозиториев, которые сами курируют и размещают наборы данных, Google не курирует и не предоставляет прямой доступ к 25 миллионам..
Работа с разнообразием качества в случаях машинного обучения, часть 5
Изучение новых методов качественного разнообразия для обобщения в обучении с подкреплением (arXiv)
Автор: Брэд Виндзор , Брэндон О’Ши , Мэнси Ву .
Аннотация: Область обучения с подкреплением сильна в достижениях и слаба в повторном применении; компьютер, играющий в ГО на сверхчеловеческом уровне, по-прежнему ужасен в крестики-нолики. В этой статье задается вопрос, улучшает ли метод обучения сетей их обобщение. В частности, мы изучаем основные алгоритмы разнообразия качества,..
Как увеличить мощность маховика ИИ для B2B
Ставки для продуктов B2B, которые включают AI/ML, высоки, но потенциал роста может быть огромным.
Некоторые аспекты, о которых следует помнить:
🤑 Усилия и результат — быстро продемонстрируйте ценность для пользователей и бизнеса. Вероятно, на стороне клиента требуется работа. Сделайте это стоящим с правильным типом продукта AI / ML. Корпоративные клиенты платят клиентам. Это означает, что вы должны продолжать убеждать покупателя и конечного пользователя.
🔮 Хорошие и плохие..
Способы машинного обучения улучшают работу с дополненной реальностью!
В этом посте мы рассмотрим некоторые потенциальные области, в которых машинное обучение играет жизненно важную роль в развитии дополненной реальности.
Управление данными :
Несомненно, приложения дополненной реальности создают реалистичный опыт с большими преимуществами в прикладных секторах бизнес-индустрии, но каждое приложение дополненной реальности потребляет огромное количество данных от трехмерных объектов до датчиков управления данными устройства, с точки зрения возможности..
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..