Публикации по теме 'data-science'
Самый эффективный способ изучить науку о данных!
Давайте сделаем обучение науке о данных эффективным и результативным!
Введение
Всем привет! Спасибо, что прочитали мою статью.
Каждый год количество студентов, профессионалов, вступающих в науку о данных, увеличивается в геометрической прогрессии. Почти все следуют одной и той же учебной программе для изучения науки о данных, которая больше концентрируется на Python, алгоритмах машинного обучения, и в настоящее время импульс больше склоняется к НЛП и глубокому обучению (иногда..
Обзор статьи: Обобщение с использованием обучения с подкреплением на основе отзывов людей
Согласование ИИ, обучение с подкреплением на основе отзывов людей, проксимальная оптимизация политики (PPO)
Введение
ChatGPT от OpenAI — это новый крутой ИИ в городе, который штурмом покорил мир. Мы все видели бесчисленные темы в Твиттере, статьи в СМИ и т. д., в которых освещались различные способы использования ChatGPT. Некоторые разработчики уже начали создавать приложения , плагины, сервисы и т. д., использующие ChatGPT.
Хотя точная работа ChatGPT еще не известна, поскольку..
Как работает распознавание с длинным хвостом, часть 5 (машинное обучение)
Настройка логита в гауссовской форме для визуального распознавания с длинным хвостом (arXiv)
Автор: Мэнке Ли , Ю-мин Чунг , Ян Лу , Чжикай Ху , Вэйчао Лань , Хуэй Хуан .
Аннотация: Нередко реальные данные распространяются с длинным хвостом. Для таких данных изучение глубоких нейронных сетей становится сложным, поскольку трудно правильно классифицировать хвостовые классы. В литературе несколько существующих методов решили эту проблему за счет уменьшения систематической ошибки..
P-ценности: откуда они берутся?
В мире данных, аналитики, статистики и даже повседневной работы р-значения неизбежны. Они играют решающую роль в устранении случайности и повышении значимости наших мнений. Более низкие значения p указывают на более высокий уровень доверия к тезису. Но откуда на самом деле берутся эти p-значения?
В своем предыдущем посте я стремился дать интуитивное понимание того, как p-значения способствуют устранению случайности и повышению значимости наших мнений. Чем ниже p-значение, тем выше..
Что такое Apache Spark?
В сегодняшнем блоге мы видим интересную тему в области науки о данных.
Название этой технологии — Apache spark, появившееся в 2009 году для пользователей, которые хотят выполнять большие объемы данных за меньшее время и эффективным способом.
Эта технология снижает стоимость установки ресурсов, необходимых для выполнения данных, например, если нам нужно проанализировать 2 ГБ данных, но у нас есть только 1 ГБ памяти в наших системах, тогда нам нужно больше оперативной памяти и еще..
Примеры использования машинного обучения в разработке лекарств, часть 5
Структурный дизайн лекарств с геометрическим глубоким обучением (arXiv)
Автор: Клеменс Изерт, Кеннет Атц, Гисберт Шнайдер.
Аннотация: Дизайн лекарств на основе структуры использует трехмерную геометрическую информацию о макромолекулах, таких как белки или нуклеиновые кислоты, для идентификации подходящих лигандов. Геометрическое глубокое обучение, новая концепция машинного обучения на основе нейронных сетей, применяется к макромолекулярным структурам. В этом обзоре представлен обзор..
Случайный лес в машинном обучении: использование возможностей ансамблевого обучения
Алгоритмы машинного обучения произвели революцию в том, как мы решаем сложные проблемы и делаем прогнозы. Среди множества доступных алгоритмов Random Forest выделяется как мощный и универсальный инструмент. Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, который сочетает в себе прогностическую силу нескольких деревьев решений для обеспечения точных и надежных прогнозов. В этой статье мы рассмотрим тонкости Random Forest в машинном обучении и поймем, почему он стал популярным выбором среди..
Новые материалы
Журналы Py № 2: Если, Элиф, Иначе?
У меня такое чувство, будто я давно ничего не писал, хотя прошло два дня с тех пор, как я опубликовал свою первую историю. В любом случае, сегодня произошло много всего, так что приступим...
Работа в Реакции
Я изучаю React в Bloc прямо сейчас. До сих пор я изо всех сил пытался понять темы. Тем не менее, я только что закончил проблему, над которой некоторое время размышлял, и хочу записать свой..
Нужен ли банкам искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить свою работу?
Почему необходимо использовать искусственный интеллект в банковской сфере?
Существенное использование многочисленных инноваций ИИ, таких как машинное обучение , глубокое обучение и..
Какую последнюю статью вы считаете стоящей поделиться?
Я люблю читать качественные статьи. Не стесняйтесь делиться своей работой.
Преобразование CoreML, позволяющее использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS и MacOS.
Как использовать Fast-Neural-Style-Transfer на iOS
Преобразованная модель:
GitHub — john-rocky/CoreML-Models: Преобразованный зоопарк моделей CoreML...
ИИ в правоохранительных органах: мощный инструмент с двойной природой
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует правоохранительную деятельность, предлагая инновационные тактики расследования, повышая достоверность доказательств и оптимизируя процессы. Тем..
Autoencoder Average Distance — классический способ, используемый внутри Microsoft для выявления сходства…
Среднее расстояние автоэнкодера (AAD) использует более простой подход для определения расстояния между двумя наборами данных. Нейронный автоэнкодер может преобразовать любой элемент данных в..