Публикации по теме 'data'
Базовый метод: дерево решений в машинном обучении
Обзор в классификации, а также регрессии.
Введение:
Дерево решений — это один из алгоритмов контролируемого машинного обучения . Этот алгоритм можно использовать для задач классификации , а также регрессии , в основном используемых для классификации. проблемы. Дерево решений в основном представляет собой набор условий «если-иначе» или каскадных вопросов. Когда вы получаете точку данных (т. е. набор функций и значений), вы используете атрибут (т. е. значение данной функции точки..
Симпозиум по изучению моделей фундамента
Введение
Фундаментальные модели — это новый класс мощных систем искусственного интеллекта, которые оказывают беспрецедентное влияние как на исследования в области машинного обучения , так и на промышленные приложения. Недавно я посетил симпозиум Изучение моделей фундаментов , организованный Институтом Алана Тьюринга . Это мероприятие собрало видных ученых и практиков, чтобы изучить перспективы, ограничения и будущие направления этой быстро развивающейся технологии.
Понимание..
Исследовательские работы, основанные на выводе естественного языка (NLI), часть 2 [Искусственный интеллект]
DocNLI: крупномасштабный набор данных для вывода естественного языка на уровне документа ( arXiv )
Автор: Вэньпэн Инь , Драгомир Радев , Цаймин Сюн
Аннотация . Вывод естественного языка (NLI) сформулирован как единая структура для решения различных проблем НЛП, таких как извлечение отношений, ответы на вопросы, обобщение и т. д. В последние несколько лет он интенсивно изучался благодаря наличие крупномасштабных размеченных наборов данных. Однако большинство существующих..
LetsGrowMore
Меня выбрали в качестве стажера по науке о данных в LetsGrowMore.
Во время стажировки я многому научился.
Я выполнил 4 задания, которые мне дали.
Я поделился ссылками на проект здесь.
(ссылка на репозиторий)
https://github.com/aman-singanamala/LGM-TASKS
Задача-1:
https://github.com/aman-singanamala/LGM-TASKS/tree/main/Task- 1
Задача 2:
https://github.com/aman-singanamala/LGM-TASKS/tree/main/Task- 2
Задача 3:..
Креатив с данными: гендерное равенство на Олимпийских играх — Тибо Брает
Насколько велики ваши шансы как спортсменки поехать на Олимпиаду по сравнению с вашим коллегой-мужчиной? Анализ по странам показывает четкие региональные тенденции, связанные с этим гендерным соотношением.
Как максимизировать успех проекта ML с помощью эффективного определения объема? | Млопс 5
В наших прошлых статьях этой серии мы видели многое. Мы начали наше путешествие с рассмотрения жизненного цикла проекта. После этого мы получили обзор каждой фазы жизненного цикла. Если вы до сих пор следили за этой серией, вы должны знать о стандартных практиках на разных этапах жизненного цикла. Давайте взглянем на жизненный цикл один раз.
После краткого обзора жизненного цикла мы рассмотрели отдельные фазы. После последовательного перехода от одного этапа проекта к другому..
Техническая поддержка сделана правильно
Несколько вводных слов
MyJobNow существует меньше года. Но за это время мы многого достигли. Я работаю со стартапами / около них уже 5 лет, и за это время я часто приходил к тому, чтобы проводить широкое различие между технологическими стартапами и предприятиями, ориентированными на технологии. В первой категории можно найти компании, создающие технологическую ИС, а во второй - любой бизнес, использующий новые технологии для предложения более качественных или (и) более дешевых..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..