Публикации по теме 'data'
Методы настройки гиперпараметров :: Все о случайном поиске :: ML
Случайный поиск — это метод настройки гиперпараметров, используемый для оптимизации производительности моделей машинного обучения. Подобно поиску по сетке, он включает в себя поиск по заранее определенному диапазону гиперпараметров, чтобы найти оптимальную комбинацию, обеспечивающую наилучшую производительность в проверочном наборе. Однако, в отличие от поиска по сетке, случайный поиск не выполняет исчерпывающий поиск по всем возможным комбинациям, а вместо этого случайным образом..
Разработка функций для машинного обучения
Разработка функций — это процесс, который берет необработанные данные и преобразует их в функции, которые можно использовать для создания прогностической модели с использованием машинного обучения или статистического моделирования, такого как глубокое обучение. Разработка признаков направлена на подготовку набора входных данных, который наилучшим образом соответствует алгоритму машинного обучения и повышает производительность моделей машинного обучения. Инжиниринг признаков может помочь..
Как заранее заглянуть👀 на тест AB?
Ранее мы рассмотрели AB-тестирование по множеству метрик и метод Холма , сегодня продолжим серию AB-тестирования.
Можно ли заглянуть пораньше?
Короткий ответ: да .
В общем, совет состоит в том, чтобы позволить вашему эксперименту идти своим чередом и анализировать результаты только тогда, когда будет достигнут заранее определенный размер выборки.
Но есть все веские причины, по которым вы или ваши заинтересованные стороны могли бы захотеть заглянуть пораньше. Главный из них —..
Что такое файловая система?
Это стенограмма моего видео Что такое файловая система? которые вы можете найти на YouTube.
Добро пожаловать в это видео о файловой системе. Файловая система — это то, как ваш компьютер хранит и извлекает файлы на вашем компьютере. Он сообщает компьютеру, где находятся файлы. И не только на вашем компьютере есть файловая система, но и на вашем телефоне и планшете. Разница в том, что телефоны и планшеты склонны скрывать от нас файловую систему. Мы не очень часто видим, где..
Работа с алгоритмами оптимизации, часть 2 (машинное обучение)
AskewSGD: метод оптимизации с ограничениями по интервалам для обучения квантованных нейронных сетей (arXiv)
Автор: Луи Леконт , Шолом Шехтман , Эрик Мулин
Аннотация: в этой статье мы разрабатываем новый алгоритм , Annealed Skewed SGD — AskewSGD — для обучения глубоких нейронных сетей (DNN) с квантованными весами. Во-первых, мы формулируем обучение квантованных нейронных сетей (QNN) как сглаженную последовательность задач оптимизации с ограничениями по интервалам. Затем мы..
Обзор машинного обучения — Часть 3
Сценарист: Лука Брклячич
Оглавление
Введение Дерево решений а. Деревья классификации б. Деревья регрессии Примеры Python а. Деревья классификации б. Деревья регрессии
Введение
Добро пожаловать в третье издание нашего обзора машинного обучения! В этом посте мы углубимся в механизмы машинного обучения, подробно изучив деревья решений . Чтобы получить полную картину, обязательно сначала ознакомьтесь с Часть 1 и Часть 2 .
Если в какой-то момент вы..
От извлечения данных к преобразованию: создание конвейера ELT с помощью Python
Извлечение и преобразование данных является важной задачей в области анализа данных и науки о данных.
Процесс извлечения данных из различных источников, преобразования их в соответствии с конкретными бизнес-требованиями и загрузки их в хранилище данных или озеро данных широко известен как ETL (извлечение, преобразование, загрузка) .
Однако в последние годы появился новый подход под названием ELT (Extract, Load, Transform) , который делает упор на загрузку данных в целевое хранилище..
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..