Публикации по теме 'machine-learning'
Типы данных Python: введение с примерами
Введение: Python, универсальный и широко используемый язык программирования, известен своей простотой и удобством использования. Одной из его основных особенностей является богатая коллекция типов данных, которые позволяют разработчикам эффективно обрабатывать различные типы данных. В этой статье мы рассмотрим некоторые из основных типов данных в Python и предоставим наглядные примеры, которые помогут вам понять их практическое применение.
1. Типы числовых данных: Python поддерживает..
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..
Машинное обучение 102: логистическая регрессия
Возвращаясь к основам классификации
В предыдущей статье я исследовал линейную регрессию — основу всех других передовых моделей, используемых в машинном обучении и науке о данных. Линейная регрессия моделирует непрерывные зависимые переменные, такие как цены акций.
Однако в науке о данных и машинном обучении нам обычно приходится иметь дело и с булевыми или категориальными зависимыми переменными. Типичные логические зависимые переменные включают в себя такие вещи, как статус дефолта по..
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,..
AI Spring Hackathon 2018
31 марта - 1 апреля AI Booster совместно с Neuromation в качестве генерального партнера провели в Киеве второй ежегодный AI Spring Hackathon . В этом году Хакатон побил несколько рекордов, например, большой призовой фонд в $ 3750. Мероприятие привлекло топ-команды к работе над проектами в области компьютерного зрения для розничной торговли и NLP. Также был конкурс Kaggle Inclass для поклонников Kaggle. Участники могли работать над предложенными задачами или над собственными..
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..