Публикации по теме 'automl'
Поиск нейронной архитектуры - ограничения и расширения
Поиск нейронной архитектуры - ограничения и расширения
В течение последних нескольких лет исследователи и компании пытались сделать глубокое обучение более доступным для неспециалистов, предоставляя доступ к предварительно обученным моделям компьютерного зрения или машинного перевода. Использование предварительно обученной модели для другой задачи известно как трансферное обучение, но все же требуется достаточный опыт для точной настройки модели на другом наборе данных. Полная..
Взаимодействие между ИИ и бизнес-целями
Достаточно ли мы думаем о том, как именно ИИ влияет на бизнес?
«Лучший способ иметь хорошую идею — иметь много идей». — Лайнус Полинг
Мотивирующий пример
Предположим, мы запускаем поисковую систему для электронной коммерции, которая использует машинное обучение на пользовательских запросах для определения предполагаемой категории продуктов. Скажем, рабочая модель имеет задержку прогнозирования 20 мс и точность 90 %.
Естественной следующей целью с точки зрения моделирования было бы..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..