Публикации по теме 'cindicator-news'
Достигнутый рубеж: 100 000 аналитиков Cindicator
Несколько дней назад кто-то установил приложение Cindicator, зарегистрировался и сделал первые прогнозы. На самом деле, ничего особенного. За исключением того, что это был стотысячный аналитик на платформе коллективного прогнозирования Cindicator!
Хотя это важная веха, это только начало. Сообщество Cindicator «интеллектуальных инвесторов» (людей, которые вносят продукт своего интеллекта, а не деньги) растет и становится еще более разнообразным. Мы стремимся задавать более широкий..
Машинное обучение в Cindicator: конвейер и разработки
В нашем недавнем обновлении точности прогнозной аналитики Hybrid Intelligence мы кратко обрисовали направление, в котором движется наша команда машинного обучения. В этом посте мы представим более подробный обзор того, над чем работает команда ML.
1. Коллективный разум + ML = гибридный интеллект
Машинное обучение начинается с данных. Мы получаем данные от удивительного сообщества - почти 115 000 интеллектуальных инвесторов анализируют рынок и делают прогнозы на платформе..
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..