Публикации по теме 'machine-learning'
Работа с субградиентными методами в машинном обучении, часть 3
Субградиентные методы для задач негладкой оптимизации с некоторой релаксацией острого минимума (arXiv)
Авторы. С. Аблаев», Д. В. Макаренко , Ф. С. Стонякин , М. С. Алкуса , И. В. Баран
Аннотация: В этой статье мы предлагаем обобщенное условие острого минимума, несколько похожее на неточный оракул, предложенный недавно Девольдером-Глинером-Нестеровым. Предлагаемый подход позволяет расширить класс применимости субградиентных методов с размером шага Поляка на ситуацию неточной..
Как алгоритмы машинного обучения превращают самоуправляемые автомобили в реальность
Узнайте, почему алгоритмы машинного обучения являются неотъемлемой частью автономного вождения и какие типы доступны на рынке.
Автономные автомобили могут попасть в самые разные ситуации на дороге. Если водители собираются доверить свою жизнь беспилотным автомобилям, они должны быть уверены, что эти автомобили будут готовы к самым безумным ситуациям. Более того, автомобиль должен реагировать на такие ситуации лучше, чем водитель-человек. Автомобиль не может быть ограничен несколькими..
Всеобъемлющее руководство по составлению списков
Давайте будем честными - ваши навыки разработки функций, вероятно, не на том уровне, на котором вы хотите, чтобы они были, и вы не знаете, что с этим делать. В течение длительного периода ( дольше, чем я хотел бы признать ) я использовал все виды операций Pandas , распределенных по нескольким строкам, просто для выполнения простых операций - как извлечение части одного столбца в другой - когда на самом деле большая часть работы может быть выполнена в одной строке кода.
Составление..
Nvidia подарила мне рабочую станцию для обработки данных за 15 тысяч долларов - вот что я с ней сделал
"Видеоурок"
Nvidia подарила мне рабочую станцию для обработки данных за 15 тысяч долларов - вот что я с ней сделал
Воссоздание масштабного проекта поиска литературы в Pubmed на Data Science WhisperStation за часы вместо недель
Когда NVIDIA спросила, хочу ли я попробовать одну из новейших рабочих станций для анализа данных, я был в восторге. Однако за волнением последовала отрезвляющая мысль: зачем мне это использовать?
Как инженер по машинному обучению, я много занимаюсь..
Сравнение методов предварительной обработки и алгоритма регрессии на данных о недвижимости
Наука о данных — это междисциплинарная область, извлекающая знания и идеи из различных данных, которые могут быть структурированными или неструктурированными. Предварительная обработка — это процесс преобразования полученных необработанных данных в понятные и значимые данные. Также важно проверять качество данных, прежде чем использовать какой-либо алгоритм для каких-либо выводов. Предварительная обработка играет важную роль в поддержании точности, полноты и согласованности данных...
Семья региональных CNN
Сегментация и обнаружение объектов - Часть 3
Семья региональных CNN
Навигация
Это конспекты лекции FAU Глубокое обучение на YouTube. Это полный текст лекции и соответствующие слайды. Надеемся, вам понравится это не меньше, чем видео. Конечно, эта стенограмма была создана с помощью методов глубокого обучения в значительной степени автоматически, и были внесены лишь незначительные изменения вручную. "Попробуй сам!" Если вы заметили ошибки, сообщите нам об этом!..
Линейная регрессия: теория и код — ML для ленивых 2021
Линейная регрессия — самый распространенный и простой из всех алгоритмов машинного обучения. Чтобы понять, этот алгоритм составляет основу или, можно сказать, формирует основу алгоритмов машинного обучения.
До линейной регрессии.
Чтобы понять машинное обучение, нам нужно иметь некоторые простые понятия о математике средней школы. В частности, концепции координатной геометрии и Концепция аппроксимации линий . Геометрия координат поможет вам понять, как точки представлены на..
Новые материалы
ИИ для общего блага, часть вторая
В нашем последнем блоге мы исследовали возможности ИИ для общего блага, указав на несколько инициатив по поиску действенных решений для продвижения справедливых и беспристрастных систем ИИ. По..
Время расцвета закончилось
Большую часть своей карьеры в индустрии программного обеспечения программисты работали с головой в песок.
Успех в отрасли требует навыков презентации и обучения других.
Ценность улучшенных..
Будущее сельского хозяйства: новый уровень производительности с современными технологиями
По мере роста населения мира растет и спрос на продукты питания. Фермеры сталкиваются с растущим давлением необходимости повышать урожайность и максимизировать производительность, манипулируя..
Состояние совместной фильтрации в 2022 году, часть 1
ResBeMF: Улучшение прогнозируемого охвата совместной фильтрации на основе классификации (arXiv)
Автор: Анхель Гонсалес-Прието , Авраам Гутьеррес , Фернандо Ортега , Рауль Лара-Кабрера..
Зачем изучать PYTHON в 2022 году !
Python — востребованный, доступный язык программирования с активным, постоянно растущим сообществом пользователей. Для тех, кто хочет сменить профессию в мире технологий с помощью..
Решение капч с помощью Puppeteer
Это руководство предназначено для текстовых кодов, а не для reCAPTCHA Google (см. конец этого сообщения).
Требования:
Антикапча или любой другой сервис по разгадыванию капчи. Модуль..
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
Стандартная библиотека Python значительно упрощает жизнь программистов, предоставляя широкий набор функций. Мы выбираем несколько..