Публикации по теме 'machine-learning'
В Metabob, когда мы начали создавать систему тематического моделирования для нашего конвейера данных, мы сначала…
В Metabob , когда мы начали создавать систему моделирования темы для нашего конвейера данных, мы сначала использовали модель темы скрытого распределения Дирихле (LDA). Однако, потратив время на настройку модели с учетом ее лучших возможностей, наша команда продолжила исследования, изучая другие потенциальные тематические модели. Мы начали перебирать Top2Vec и BERTopic и в конце концов решили начать использовать BERTopic для подготовки набора данных для обучения нашей модели обнаружения. В..
Подкасты от новичков до экспертов в области науки о данных
Подкасты от новичков до экспертов в области науки о данных
Вы хотите стать специалистом по анализу данных? Учитесь у людей, которые пережили те же трудности и проблемы, с которыми вы, вероятно, сталкиваетесь прямо сейчас!
Сегодня все, что нам нужно знать, находится на расстоянии одного клика. Интернет наполнен информацией, но бывают случаи, когда полноценный специалист по анализу данных, ученик или даже подражатель устают искать новые темы, читать так много блогов и просматривать..
Обнаружение утечки данных, пока не стало слишком поздно
Иногда это слишком хорошо, чтобы быть правдой.
[ ОБНОВЛЕНИЕ : я основал техническую компанию . Вы можете узнать больше здесь ]
После прочтения статьи Сьюзен Ли из практики Expedia я захотел узнать, смогу ли я воспроизвести результаты с помощью AuDaS , автоматизированной платформы машинного обучения Mind Foundry. Данные доступны на Kaggle и содержат информацию клиентской веб-аналитики по бронированию отелей (правда и ложь). Цель этого конкурса - предсказать, сделает ли клиент..
Очистка статистики НБА — Часть 3
Мы собрали данные, которые будем очищать, с помощью веб-скрапинга в Часть 1 и Часть 2 этой серии. Всего у нас есть 3 набора данных, которые мы, наконец, объединим в один к концу этого раздела.
Очистка данных mvps
Начнем с данных mvps. Импортируйте пакет pandas и прочитайте данные. Я сохранил свой файл как mvps.csv. Ваш файл можно сохранить по-другому. Убедитесь, что он находится в том же каталоге, что и ваш файл блокнота Jupyter, иначе вам придется указывать полный путь,..
Google Meet представляет функцию шумоподавления на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
Немедленный спрос на интернет-совещания вырос за несколько месяцев из-за увеличения числа сотрудников, работающих дома. Пандемия Covid-19 закрыла все организации и вынудила сотрудников работать из дома. Чтобы помочь каждому перейти в среду домашнего офиса, Google обновляет свое премиальное приложение для виртуальных встреч Google Meet, добавляя столь необходимую функцию шумоподавления. Функция использует искусственный интеллект (ИИ) и алгоритмы машинного обучения для устранения..
Все, что вам нужно знать о ChatGPT
ChatGPT — это большая языковая модель, разработанная OpenAI. Это тип модели машинного обучения, называемый преобразователем, который обучается на огромном количестве текстовых данных для создания человеческого текста.
Его можно настроить для выполнения различных задач, таких как языковой перевод, ответы на вопросы и генерация текста. Модель обучается на большом количестве текстовых данных, поэтому она может понимать и генерировать широкий диапазон текстов, что делает ее полезной для..
Понимание семантического поиска
Своевременный обзор ландшафта и жаргона систем семантического поиска и ответов на вопросы.
Фреймворк Haystack основан на ответах на вопросы (QA). Концепция поиска — большая часть функциональности Haystack, но как она связана? Что ж, задача QA-конвейера — сначала найти нужные документы. Затем он продолжает искать правильный ответ или ответы в этих документах. Поскольку наши современные системы поиска и ответов на вопросы используют нейронные сети последнего поколения, их можно..
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..