Публикации по теме 'dataset'


Недостающая часть развертываемого моделирования поведения
Раскрытие потенциала и проблем в области обобщения наборов данных Соавторы: Синь Лю, Хан Чжан, Вейхен Ванг, Субигья Непал, Ясаман Сефидгар, Вусук Сео, Кевин С. Куэн, Джереми Ф. Хакинс, Маргарет Э. Моррис, Паула С. Нуриус, Ева А. Рицкин, Швеетк Патэл, Тим-Алтроф, и Анкофф, Анинд, Анинд, Анкофф, Анкофф, и Анкофф, Анинд, Ан Ал. off В быстро развивающейся области технологий способность точно моделировать и прогнозировать поведение человека имеет первостепенное значение. Исследование..
Анонс Infinity API
Выпущены дополнительные возможности Infinity API (см. анонс здесь )! Наша цель в Infinity AI — дать возможность инженерам машинного обучения быстрее создавать лучшие модели. Распространенным узким местом в обучении моделей машинного обучения является отсутствие доступа к правильно размеченным данным. Вот почему мы рады объявить о запуске бета-версии нашего Infinity API. API дает вам возможность генерировать нужные вам данные (плюс метки!) всего несколькими нажатиями клавиш...
GLAMI-1M: Многоязычный набор данных о моде в виде текста и изображения
Самый большой многоязычный набор данных классификации изображений и текста и контрольный показатель. 🙌 Практическая встреча Colab и запись 2023–02–09 здесь Мультимодальность и многоязычность в машинном обучении Мультимодальные модели могут быть высококонкурентными при выполнении нескольких задач и становятся все более популярными . Например, модель COCA – это новейшее решение ImageNet 2022 года . Обычно мультимодальные модели превосходят одномодальные модели в..
Сегментация наборов данных для обучения и тестирования в машинном обучении
Введение Разделение набора данных на практические и тестовые наборы — важный шаг в разработке машинных моделей и тестировании в мире машинного обучения Глубокое изучение языка Python. Правильная сегментация набора данных позволяет нам точно оценить производительность модели. В этой статье объясняется, как сегментировать наборы данных для обучения и тестирования в машинном обучении Python, а также приводятся четкие примеры и шаги для выполнения этого теста. Предполагая, что у нас..
Падение науки о данных и рост инженерии данных?
Является ли специалист по данным по-прежнему «самой сексуальной профессией 21 века» и что это значит для вас В ходе пандемии (и после пандемии) мы наблюдаем огромный рост числа объявлений о вакансиях в сфере обработки данных. Это в значительной степени опередило рост числа вакансий в области науки о данных…
Подгонка, что это такое? как это узнать? как предотвратить?
В чем проблема непригодности? Недообучение — распространенная проблема в моделях машинного обучения. Фактически, это часто является основной причиной низкой производительности в проектах прогнозного моделирования. Проще говоря, недообучение происходит, когда модель не может уловить основную тенденцию или закономерность в данных. В результате модель…
Создайте набор данных TensorFlow из файлов TFRecord
Этот код работает с TensorFlow 2.6.0. 2.6.0 Загрузить данные Образцы данных были загружены с помощью согласно инструкции, доступной на странице загрузки набора данных YouTube 8M. Загрузить необработанный набор данных Импортируйте библиотеки и укажите data_folder . Список .tfrecord файлов для загрузки. /home/default/video/train0093.tfrecord /home/default/video/train3749.tfrecord Загрузите .tfrecord файлов в необработанный (не проанализированный) набор..