Публикации по теме 'model-training'
Панель инструментов, которую можно использовать для визуализации результатов модели машинного обучения:
Этот код создает панель инструментов с раскрывающимся меню и гистограммой. Раскрывающееся меню позволяет пользователю выбрать показатель (точность, прецизионность, полнота или показатель F1), а на гистограмме отображаются значения выбранного показателя для каждого класса и модели. Макет панели мониторинга состоит из заголовка HTML, раскрывающегося меню и гистограммы.
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import..
Использование реестра моделей Defined для упрощения развертывания модели
Решительный ИИ рад объявить об еще одной ключевой функции, упрощающей перенос моделей машинного обучения из исследовательской в производственную, — реестре детерминированных моделей . Defined позволяет инженерам по глубокому обучению быстрее обучать лучшие модели с помощью таких функций, как простое в использовании распределенное обучение , современная настройка гиперпараметров и встроенное отслеживание и визуализация экспериментов. Новый реестр моделей позволяет вам извлечь..
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..