Публикации по теме 'machine-learning'
Погрузитесь в XGBoost и Scikit-learnМашинное обучение с помощью XGBoost и Scikit-learn
В этом уроке мы будем использовать Scikit-learn для построения нашей модели. Затем мы улучшим точность и производительность модели с помощью XGBoost.
XGBoost — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет платформу для повышения градиента. Это помогает в создании высокоэффективной, гибкой и портативной модели. Когда дело доходит до прогнозов, XGBoost превосходит другие алгоритмы или платформы машинного обучения.
Это связано с его точностью и повышенной..
QML Day-7 : Понимание искусственных нейронных сетей (ИНС) и как они на самом деле работают?
Его можно использовать для анализа человеческой речи разной высоты, тона, языка и т. д., которая применяется в виртуальных помощниках, таких как Google Assistant, Amazon Alexa и т. д.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это способность обрабатывать естественный, созданный человеком текст. Нейронные сети помогают компьютерам собирать информацию и смысл из текстовых данных и документов.
Компьютерное зрение
Компьютерное зрение — это способность..
Скрытая модель Моркова
ХММ, синтез также называют статистическим параметрическим синтезом речи. Система HTS одновременно моделирует возбуждение и продолжительность речи с помощью контекстно-зависимых HMM и, таким образом, генерирует речевые сигналы из самих HMM. Основное преимущество статистического параметрического синтеза заключается в том, что он может синтезировать речь с различными характеристиками голоса, такими как индивидуальность говорящего, стили речи, эмоции и т. д. Такие параметры, как характеристики..
Обрезка для уменьшения переобучения
В ML Concepts мы работаем над созданием веб-сайта с курсами и материалами, относящимися к области науки о данных.
Переоснащение
Статистическая модель считается переоснащенной, если модель не дает точных прогнозов на основе данных тестирования. Когда модель обучается с таким большим количеством данных, она начинает учиться на шуме и неточных данных в нашем наборе данных. И при тестировании с тестовыми данными результаты с высокой дисперсией. Тогда модель неправильно классифицирует..
Погружение в глубокое обучение - Часть 2 - Создание классификатора рентгеновских изображений для обнаружения мошенничества - Первое место в…
Эксперименты, решающие сложные бизнес-задачи, размещенные на Hackerearth компанией FactorBranded Data Warriors с помощью [Power of fastai library]
[ Меры предосторожности : входящая стена текста с анализом. Ниже в значительной степени используются библиотеки fastai. Если у вас есть некоторый опыт работы с fastai libs, код будет иметь большой смысл]
Справочная информация о проблеме:
Дорогостоящие грузы, такие как мобильные телефоны, часы, ювелирные изделия, обычно подвержены риску..
Лучшее исследование гипотезы лотерейных билетов, часть 3 (машинное обучение)
Сильная гипотеза лотерейного билета с ε — возмущение (arXiv)
Автор: Чжэян Сюн , Фаншо Ляо , Анастасиос Кириллидис .
Аннотация: Сильная гипотеза лотерейного билета (LTH) утверждает существование подсети в достаточно большой случайно инициализированной нейронной сети, которая аппроксимирует некоторую целевую нейронную сеть без необходимости обучения. Мы распространяем теоретическую гарантию сильной литературы по LTH на сценарий, более похожий на исходный LTH, путем обобщения изменения..
Машины обнаруживают за наносекунды
Когда вы читаете эту статью, вы находите поддержку в окружающем свете, который попадает на фоторецепторы ваших глаз (шаг обнаружения — вспомните это) и преобразуется в электрические знаки (шаг регистрации — также вспомните это) с целью, чтобы ваше мозг (зрительная кора) может понимать буквы, которые появляются прямо сейчас. Органически оживлённое машинное зрение неправильно использует аналогичный принцип, чтобы продвинуться туда, где фальшивые фреймворки могут «видеть».
Например,..
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..