Публикации по теме 'scaling'
Концепция машинного обучения 68: масштабирование Platt
Масштабирование Платта:
В машинном обучении «масштабирование Платта» — это метод, используемый для калибровки выходных вероятностей бинарного классификатора, что означает, что он корректирует оценки вероятности, чтобы они были более точными и лучше представляли истинную вероятность определенного класса. Масштабирование Платта часто используется в ситуациях, когда выходные вероятности классификатора плохо откалиброваны, что означает, что они не точно отражают истинную вероятность..
Вопросы по теме 'scaling'
написать масштабирование postgresql
У меня есть очень ориентированное на запись приложение, которое использует postgres hstore. мой типичный рабочий процесс - это SELECT , за которым следует несколько UPDATE или INSERT (в основном первые). Обычно это происходит при выполнении...
19.11.2023
масштабирование области просмотра работает по ширине изображения, но не по высоте
Я не могу заставить это простое слайд-шоу правильно изменить размер. Когда я сжимаю окно, ширина изображения сжимается, а высота - нет, и я хочу, чтобы соотношение высоты и ширины оставалось таким же, как и окно просмотра. Я знаю, что ошибка лежит...
11.01.2024
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..