Публикации
ChatGPT: революционный ИИ, который изменит то, как мы общаемся... Нет
Вы устали от скучных, обыденных разговоров с друзьями и семьей? Вы жаждете более захватывающего, привлекательного собеседника? Не смотрите дальше ChatGPT, революционного ИИ, который изменит способ нашего общения... нет.
Правильно, ребята. ChatGPT — это новейшая и лучшая технология искусственного интеллекта, разработанная, чтобы сделать ваши разговоры более интересными и увлекательными. Но давайте будем реалистами, это не изменит то, как мы общаемся. Это просто еще один инструмент..
10 моих лучших рекомендаций по изучению прикладной математики и информатики во время пандемии COVID-19
В то время как более 850 миллионов студентов по всему миру вынуждены оставаться дома из-за пандемии COVID-19, свободный доступ к высококачественным онлайн-ресурсам необходим как никогда. После изучения в течение 3 лет таких областей, как машинное обучение, компьютерное зрение, стохастическое исчисление, линейная и выпуклая оптимизация и теория игр, я делюсь с вами своими 10 лучшими ссылками в этих областях прикладной математики и информатики.
Эти обязательные ссылки в соответствующих..
Машинное обучение — 1
Машинное обучение можно разделить на несколько типов в зависимости от используемой информации:
1. Контролируемое обучение
Данные содержат желаемый вывод/результат. {(x, y)}: у нас есть правильная метка для обучающих данных.
2. Обучение без учителя
Данные не содержат желаемого вывода/результата. обучающие данные имеют форму {(x)}. мы не знаем, что является правильным выводом для данных.
3. Полуконтролируемое обучение
некоторые данные включают желаемый..
Категориальное кодирование — Что, почему и когда?
Подготовка данных | Одна горячая кодировка | Кодирование данных
Категорное кодирование в машинном обучении
Понимание того, почему машинам требуется категориальное кодирование данных
Если вы читаете это, я предполагаю, что вы уже знаете, что такое кодирование. Тем не менее, я дам краткое введение для тех, кто плохо знаком с наукой о данных.
Примечание. В этой статье термины; функции, столбцы и переменные используются взаимозаменяемо.
Данные классифицируются следующим образом:..
90 простых упражнений, которые вам нужно знать
Упражнения Numpy вам понадобятся на регулярной основе
Полезные упражнения, которые вам нужны в повседневном использовании. Пожалуйста, посмотрите.
Импортируйте пакет numpy под именем np
import numpy as np
2. Распечатайте версию numpy и конфигурацию
print(np.__version__)
np.show_config()
3. Создайте нулевой вектор размера 10
Z = np.zeros(10)
print(Z)
4. Как получить документацию по функции добавления numpy из командной строки?
python -c "import numpy;..
Воскресный брифинг D4S №65
Выпуск №65
Воскресный брифинг D4S №65
Еженедельный информационный бюллетень с последними разработками в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.
23 августа 2020 г.
Дорогие друзья, Добро пожаловать в воскресный брифинг от 23 августа. На этой неделе мы делаем перерыв в ведении блога, но вы можете ознакомиться с последним постом о путешествии по причинно-следственным выводам, где мы рассказываем о Цепочках и разветвлениях и работаем с кодом,..
Scikit-learn для обучения модели машинного обучения набору данных о химических соединениях и их…
Scikit-learn для обучения модели машинного обучения набору данных о химических соединениях и их связанной активности против определенного заболевания.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Read in data and split into training and test sets
data = pd.read_csv("compound_data.csv")
X = data.drop("activity", axis=1)
y = data["activity"]
X_train, X_test, y_train, y_test =..
AI Decoded: путь новичка к машинному обучению
🌟 Будучи начинающим программистом, приготовьтесь отправиться в увлекательное путешествие, раскрывающее секреты искусственного интеллекта и прокладывающее путь к пониманию машинного обучения. В этой статье мы демистифицируем концепции, расшифруем жаргон и заложим прочную основу для вашего изучения искусственного интеллекта и машинного обучения. Итак, пристегните ремни, запустите свои нейроны и давайте погрузимся в магию ИИ и чудеса машинного обучения! 🚀
Понимание искусственного..
Все, что вам нужно знать о новой позиции Facebook в отношении LTV
Facebook только что выпустил исчерпывающий технический документ о вариантах использования и результатах LTV, который, наряду с их продуктом Customer Value Audience, ясно демонстрирует, что Facebook рассматривает прогнозирование LTV как ключевой компонент для борьбы со снижением производительности по сравнению с iOS14.
Отчет состоит из 50 страниц и полон идей, и, поскольку я знаю, что вы заняты, я резюмировал его для вас.
Что лидеры электронной коммерции должны знать о LTV
Если вы..
Почему ваш код отстой и почему это нормально
Программисту важно принять суровую правду: ваш код, вероятно, отстой. И знаешь, что?
Это совершенно нормально.
На самом деле, это более чем нормально; это часть пути к тому, чтобы стать лучшим программистом.
Фрагмент кода 1:
def add_numbers(a, b):
return a + b
result = add_numbers(5, "7")
Это простая функция Python, которая пытается сложить два числа, но она с самого начала обречена. Почему? Потому что здесь не учитывается тот факт, что одним из входных..
Овладение искусственным интеллектом: как быть в курсе последних тенденций и инноваций🤯
Чтобы быть в курсе последней информации об искусственном интеллекте и достижениях крупных компаний, требуются постоянные усилия. Вот как вы можете начать:
1. Следите за отраслевыми новостями: регулярно читайте авторитетные источники, такие как веб-сайты технических новостей (например, TechCrunch, Wired, VentureBeat), блоги, посвященные ИИ, и публикации, такие как MIT Technology Review и исследовательские журналы ИИ.
2. Блоги компаний и обновления. Следите за блогами и официальными..
Спасибо Medium за монетизацию и процветание
Каждое утро я повышаюсь минимум на 1%, читая Medium на GoTrain.
Я читаю посты, которые делают меня умнее и счастливее, что я живу в новую эпоху, когда люди и машины объединяются, чтобы создать лучший мир.
Я одержим обучением, особенно искусственным интеллектом, машинным обучением и наукой о данных.
Меня беспокоит человеческая предвзятость в машинном обучении, которая ограничивает возможности трудоустройства для определенных людей.
Я уверен, что эксперты по Medium найдут способы..
Рост редкого обучения
В шуме постоянно развивающихся повествований об искусственном интеллекте можно простить упущение из виду термина «разреженное обучение». Давайте настроимся на концепцию, которая обещает упростить и переопределить будущее искусственного интеллекта.
От высокой сложности к низкой эффективности
Представьте себе шумные улицы Нью-Йорка в часы пик. Каждая полоса занята, движение плотное, и пока все движется: все кажется забитым и перегруженным. Традиционные модели глубокого обучения..
Службы аудиоаннотации для речи, звука и НЛП в машинном обучении
Аудио-аннотации для того, чтобы сделать речь или звук узнаваемыми и понятными для ботов, таких как чат-боты и устройства виртуального помощника, с помощью машинного обучения.
Аудио аннотация делается для всех типов речи, звука, который можно услышать и использовать для обработки естественного языка. Cogito предоставляет высококачественные услуги аудиоаннотации с наилучшим уровнем точности для каждого аудиофайла.
Речевая аннотация для машинного обучения НЛП
Эксперты могут..
Амазонка Расшифровка
Amazon Transcribe предназначен для предоставления точных и автоматических расшифровок для широкого диапазона качества звука . Вы можете создавать субтитры для любых видео- или аудиофайлов и даже расшифровывать телефонные записи низкого качества, такие как звонки в службу поддержки. После преобразования речи в необработанный текст с помощью машинного обучения в текст будут добавлены знаки препинания и пропущенные буквы, что будет более полезным для разработчиков при анализе...
Простое объяснение причинно-следственной связи в Python
Прямое объяснение того, как построить сквозную модель причинно-следственной связи в Python.
Фон
Я впервые заинтересовался причинно-следственными связями, когда закончил коммерческий проект по классификации машинного обучения, и первое, что клиенты спросили после презентации, было…
«Почему это происходит и каковы основные причины?»
Моя первая попытка заключалась в искусственном изменении входных данных для модели классификации, но это не сработало.
Затем я прошерстил Google,..
Мое путешествие с моделью Google Music: взгляд непрофессионала
Введение:
Привет, любители музыки! Сегодня я хочу поделиться своим захватывающим путешествием по изучению мира Google Music Model. Как человеку, который не является экспертом, а просто заядлым любителем музыки, мне было любопытно погрузиться в область машинного обучения и узнать, как оно может улучшить наш музыкальный опыт. Итак, берите наушники и присоединяйтесь ко мне в этом приключении!
Что такое модель Google Music?
Для непрофессионала термин «Музыкальная модель Google» может..
Недавно мне и моим друзьям задавали вопросы на собеседовании по науке о данных (V)
Наука о данных действительно очень большая и разнообразная область. Поэтому трудно быть мастером по всем предметам. В этом и нескольких следующих постах я хочу поделиться несколькими вопросами, которые мне и моим друзьям задавали в 2021 году.
Вопросы машинного обучения
16. Как вы работаете с набором данных…
Понимание того, как работает Denoising Diffusion, часть 1
Стартер для шумоподавления диффузии
Реконструкция источника сильного линзирования с моделями восстановления диффузии с шумоподавлением ( arXiv)
Автор: Константин Карчев , Ноэми Анау Монтель , Адам Куган , Кристоф Венигер
Вывод: Анализ системы сильного линзирования галактики сильно зависит от любых предварительных предположений о внешнем виде источника. Здесь мы представляем метод наложения априорной/регуляризации на основе данных для галактик-источников на основе..
ASHRAE — Предиктор великой энергии III — пример самостоятельного изучения машинного обучения
Я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с веб-приложением Heroku для этого исследования здесь «ASHRAE Great Energy Predictor » и в этом репозитории Github для получения полного кода.
Оглавление
ASHRAE — Great Energy Predictor III — введение в тематическое исследование машинного обучения Об ASHRAE Постановка задачи О наборе данных Метрика оценки Проблемы с набором данных Исследовательский анализ данных Первый подход Эксперименты и..
