Публикации по теме 'artificial-intelligence'
WTF это машинное обучение?
Машинное обучение описывает, как компьютерная программа может выполнять набор сложных задач на автопилоте .
С тех пор как предприятия и стартапы поняли, как применять его с выгодой, машинное обучение стало притчей во языцех, далеко за пределами технологических центров Силиконовой долины и Кремниевой кольцевой развязки (собственная гордость и радость Лондона). Это будет иметь далеко идущие последствия для работы и образа жизни каждого из нас в ближайшие годы.
Поэтому я решил, что это..
MLOP | От нуля до единицы
В нашу эпоху, когда каждое веб-приложение или сервис предлагают какую-то функцию, использующую машинное обучение, становится важным понять, как она разрабатывается и развертывается в масштабе. Развертывание машинного обучения следует принципам DevOps (операции разработчиков) и, следовательно, называется операциями машинного обучения (ML Ops). Это быстро развивающаяся дисциплина, которая фокусируется на эффективном развертывании, управлении и управлении моделями машинного обучения (ML) в..
Машинное обучение с линейной регрессией (scikit-learn)
Линейная регрессия — это статистический метод, используемый для анализа связи между двумя непрерывными переменными. Он обычно используется в науке о данных и машинном обучении для моделирования связи между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X).
Чтобы построить простую модель линейной регрессии, нам нужно выполнить следующие шаги:
Соберите данные: нам нужно собрать данные для зависимой переменной (Y) и независимой переменной (X). Визуализируйте..
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25 коллекций.
1. Глубокое обучение с остаточными сетями
Эта публикация - недавние статьи, связанные с остаточными сетями (то есть очень глубокими сетями). Ознакомьтесь со статьей Microsoft Research Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений и учебным пособием Kaiming He’ на ICML..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде , Лорена Сантос , Александр Карвалью , Карин Феррейра .
Аннотация: Разработка аналитического программного обеспечения для больших данных наблюдения Земли сталкивается с рядом проблем. Дизайнерам необходимо найти баланс между конфликтующими факторами. Решения, эффективные для конкретных..
Как работают квантовые машины Больцмана, часть 3
На пути к многоагентному обучению с подкреплением с использованием квантовых машин Больцмана (arXiv)
Автор: Тобиас Мюллер , Кристоф Рох , Кирилл Шмид , Филипп Альтманн .
Аннотация: Обучение с подкреплением привело к впечатляющим достижениям в машинном обучении. В то же время алгоритмы машинного обучения с квантовым усилением, использующие квантовый отжиг, лежат в основе серьезных разработок. Недавно была предложена архитектура многоагентного обучения с подкреплением (MARL),..
Как работает Quantum Rényi, часть 1 (машинное обучение)
Квант Реньи и f-расхождения от интегральных представлений (arXiv)
Автор : Кристоф Хирш , Марко Томамичел .
Аннотация: Гладкие f-дивергенции Чисара могут быть выражены в виде интегралов по так называемым расходимостям хоккейной клюшки. Это мотивирует естественное квантовое обобщение в терминах квантовых расхождений хоккейной клюшки, которые мы исследуем здесь. Используя этот рецепт, расхождение Кульбака-Лейблера обобщается на относительную энтропию Умегаки в интегральной форме,..
Новые материалы
Коллекции публикаций по глубокому обучению
Последние пару месяцев я создавал коллекции последних академических публикаций по различным подполям глубокого обучения в моем блоге https://amundtveit.com - эта публикация дает обзор 25..
Представляем: Pepita
Фреймворк JavaScript с открытым исходным кодом
Я знаю, что недостатка в фреймворках JavaScript нет. Но я просто не мог остановиться. Я хотел написать что-то сам, со своими собственными..
Советы по коду Laravel #2
1-) Найти
// You can specify the columns you need
// in when you use the find method on a model
User::find(‘id’, [‘email’,’name’]);
// You can increment or decrement
// a field in..
Работа с временными рядами спутниковых изображений, часть 3 (аналитика данных)
Анализ временных рядов спутниковых изображений для данных наблюдений за большой Землей (arXiv)
Автор: Рольф Симоэс , Жильберто Камара , Жильберто Кейрос , Фелипе Соуза , Педро Р. Андраде ,..
3 способа решить квадратное уравнение (3-й мой любимый) -
1. Методом факторизации —
2. Используя квадратичную формулу —
3. Заполнив квадрат —
Давайте поймем это, решив это простое уравнение:
Мы пытаемся сделать LHS,..
Создание VR-миров с A-Frame
Виртуальная реальность (и дополненная реальность) стали главными модными терминами в образовательных технологиях. С недорогими VR-гарнитурами, такими как Google Cardboard , и использованием..
Демистификация рекурсии
КОДЕКС
Демистификация рекурсии
Упрощенная концепция ошеломляющей
О чем весь этот шум?
Рекурсия, кажется, единственная тема, от которой у каждого начинающего студента-информатика..