Публикации по теме 'ml-so-good'
Случайные леса: введение
Случайные леса — это ансамблевый метод машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Они являются популярным выбором для прогнозного моделирования, поскольку они надежны, эффективны и относительно просты в использовании. В этой статье мы рассмотрим, что такое случайные леса, почему они практичны и как их использовать.
Что такое случайные леса?
Поскольку случайные леса являются подмножеством алгоритмов обучения с учителем, они зависят от помеченных данных. Алгоритм..
Сверточные нейронные сети для распознавания изображений
Заметки к уроку 3 из серии лекций DeepMind в 2020 г.
Большинство изображений, представленных здесь, взяты из слайдов третьей лекции DeepMind.
Фон:
Основываясь на моих заметках из урока 2 , мы узнали, что такое нейронные сети ( Рисунок 1) . Теперь мы хотим использовать эти сети для обнаружения, анализа и классификации изображений, чтобы автоматизировать конкретную задачу.
Например . Учитывая изображение дерева ниже ( рис. 2 ), наша цель — научить наши нейронные сети..
9 методов уменьшения размерности, которые вы должны знать в 2023 году
Все, что вам нужно для уменьшения размерности ваших данных
В настоящее время большинство задач машинного обучения включают в себя тысячи или даже миллионы функций для каждого обучающего экземпляра. Хотя это дает моделям возможность изучать полезные закономерности и извлекать из данных полезную информацию, это делает обучение чрезвычайно медленным, и гораздо сложнее найти хорошее решение. Эту проблему часто называют проклятием размерности, которое будет обсуждаться позже. К счастью, в..
Power App Search Когнитивный поиск и суммирование результатов с помощью ChatGPT 3.5 turbo/Gpt4
Давайте создадим Power App для использования Azure Open AI ChatGPT для обобщения результатов Cognitive Search.
Что нужно
Зарегистрируйтесь в Azure Open AI — https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/openai/overview . После утверждения создайте лазурный открытый ресурс искусственного интеллекта на портале Azure. Выберите регион как Восток США На момент написания этой статьи gpt4, gpt3.5-turbo были доступны только на юге центральной части США. Создайте развертывание..
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..