Публикации по теме 'data-science'
Что такое AI/ML/DL и чем они отличаются
Базовые знания об ИИ и его подтемах. Примеры и цели использования.
вступление
Прежде всего, я хочу прояснить, что цель этого поста — предоставить вам фундаментальные знания об ИИ, а не описывать все до мельчайших нюансов темы, перечисленные выше.
Не будет ни алгоритмов для машинного обучения, ни структур для нейронных сетей. Уровень знаний, необходимый для прочтения этой статьи, — начальный или средний (для обоих уровней этот текст должен помочь увидеть полную картину поля ИИ)...
Машинное обучение — животное, но финансовое машинное обучение — зверь
Финансовое машинное обучение следует назвать отдельной дисциплиной из-за резкого контраста с традиционными приложениями.
Самое волнующее и захватывающее применение машинного обучения (МО) — в финансах. Легко оценить серийную модель (вы видите…
Новое исследование на основе онлайн-обучения, часть 2 (машинное обучение)
Онлайн-обучение и решение бесконечных игр с ERM Oracle (arXiv)
Автор: Ангелос Ассос , Идан Аттиас , Ювал Даган , Константинос Даскалакис , Максвелл Фишелсон .
Аннотация: В то время как ERM достаточно для достижения почти оптимальной ошибки обобщения в условиях стохастического обучения, известно, что это не так в условиях онлайн-обучения, где алгоритмы для классов общих понятий полагаются на вычислительно неэффективные оракулы, такие как Стандартный оптимальный алгоритм ( СОА). В..
Основы Python: быстрый путь к ключевым понятиям — Глава 4: Строковые методы
В предыдущей главе мы узнали о строках в Python. В этой главе мы рассмотрим основные строковые методы и их реальные приложения. Манипуляции со строками лежат в основе многих задач программирования, и Python предоставляет богатый набор строковых методов, позволяющих упростить этот процесс. На практических примерах мы покажем, как эти методы можно использовать для решения общих проблем, связанных со строками. К концу вы получите четкое представление об этих фундаментальных методах,..
Держите свои модели машинного обучения подальше от своих серверов приложений
Что нужно, чтобы превратить многообещающую модель машинного обучения в полезный продукт на основе машинного обучения
Развертывание моделей машинного обучения (ML) никогда не бывает легкой задачей. Конечно, некоторые замечательные инструменты, такие как Gradio и Streamlit , могут помочь вам быстро поделиться своими моделями со всем миром, но если мы говорим о чем-то большем, чем доказательство концепции, вам нужно принять некоторые решения!
Gradio и Streamlit хороши в том, что они..
Мои недавние эксперименты были сосредоточены на прогнозировании финансовых временных рядов с использованием ...
Мои недавние эксперименты были сосредоточены на прогнозировании финансовых временных рядов с использованием комбинации исходных данных о запасах, а также технических индикаторов.
Трейдеры и кванты любят технический анализ. Они берут необработанные данные - цену открытия, цену закрытия, объем и т. Д. - и проектирование функций , что означает создание новых временных рядов, которые часто выглядят совершенно иначе. чем необработанные данные, но предлагают «информацию», которая может..
Работа с набором данных MNIST part3(AI)
Квантовые классификаторы MNIST с непрерывной переменной (arXiv)
Автор : Софи Чоу
Аннотация: В этой статье классические и непрерывные переменные (CV) гибридные мультиклассификаторы квантовых нейронных сетей представлены с использованием набора данных MNIST. Комбинация размерности отсечки и метода измерения вероятности в модели CV позволяет квантовой схеме создавать выходные векторы размера, равного n, возведенного в степень n, где n представляет размерность отсечки, а m - количество..
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..