Публикации по теме 'basics'
🤖Основы машинного обучения: показатели
Почему экспоненты? Приступим непосредственно к ответу на него. Это обычное дело, это везде, особенно когда вы начинаете работать с моделью логистической регрессии на арене машинного обучения 😌.
Всегда полезно иметь четкое представление об основной концепции, и это моя мотивация для написания этой статьи. Давайте одеваться 🦸.
Как мы определяем экспоненты?
Хорошо, Экспоненты числа показывают, сколько раз это число умножается само на себя. Чтобы подтвердить это, скажем, у нас есть..
Общие вопросы собеседования на роль инженера компьютерного зрения/инженера машинного обучения [Часть 1]
Вот различные вопросы, с которыми я сталкивался во время различных собеседований на роль инженера по компьютерному зрению / инженера по машинному обучению:
Что такое компьютерное зрение? — Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая позволяет компьютерам идентифицировать и понимать объекты и людей на изображениях и видео. Какая наиболее популярная библиотека используется для предварительной обработки изображений? — Открыть резюме Почему изображение..
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..