Публикации по теме 'ml-so-good'
Элементы хорошего проекта по науке о данных
Краткая статья о том, что составляет хороший проект Data Science.
Посмотрел это видео некоторое время назад и могу сказать, что оно было очень информативным, потому что он говорил с точки зрения работодателя или менеджера по найму. Он рассказал о том, что должен/не должен иметь полный проект по науке о данных, или о том, что вы должны и не должны делать при выполнении проекта, и вот что он перечислил:
Не работайте с готовыми наборами данных, такими как наборы данных, найденные на..
Неконтролируемый вывод естественного языка с использованием генерации триплетов PHL
Чтобы появиться в выводах ACL 2022 .
Неконтролируемый вывод естественного языка с использованием генерации триплетов PHL Модели на основе абстрактного преобразователя достигают впечатляющей производительности на многочисленных выводах естественного языка (NLI)… aclanthology.org
Неконтролируемый NLI соответствует парадигме, в которой для обучения модели недоступны образцы, аннотированные человеком. Мы предлагаем подход процедурной..
Введение в машинное обучение с упрощенным языком
Упрощенная языковая версия машинного обучения
Введение
Машинное обучение — это область исследования, в которой используются алгоритмы для выявления закономерностей в данных и прогнозирования будущего. Его можно использовать для улучшения продуктов, прогнозирования поведения клиентов или даже для улучшения собственного здоровья. Но если вы новичок в этой области, может быть сложно понять, как работает эта технология.
Это руководство предназначено для тех, кто интересуется машинным..
Глубокое обучение может решать дифференциальные уравнения (теория и реализация pytorch)
Привет! Добро пожаловать в другую математическую статью! В предыдущей статье я описал свой подход к диссертации, который основан на нейронных одах, а мотивация заключается в том, как нейронные сети можно использовать для экстраполяции , https://sevent-christina.medium.com . /a-other-approach-inspired-by-neural-odes-extrapolation-of-neural-networks-9766f846bd02» вот и взгляните! Одна вещь, которую я использую, и это очень интересно, — это решение оды с помощью нейронной сети...
Введение в неконтролируемое обучение (часть первая)
В моей последней статье мы обсуждали контролируемое обучение, тип машинного обучения, в котором используются предварительно размеченные данные (входные переменные), чтобы научить машины делать прогнозы будущих неразмеченных данных (выходные переменные). В этой статье мы углубимся в неконтролируемое обучение, которое отличается тем, что использует немаркированные данные для поиска шаблонов, которые могут помочь с классификацией и предсказаниями. В некоторых проектах используется как..
Обучение под наблюдением стало проще
В предыдущих статьях у нас было краткое введение в искусственный интеллект и машинное обучение . В этой статье мы начинаем знакомить вас с первой техникой машинного обучения — обучением с учителем.
Что такое контролируемое обучение
Если мы читаем Википедию , мы можем прочитать такое определение контролируемого обучения:
Обучение с учителем (SL) — это задача машинного обучения для изучения функции, которая сопоставляет входные данные с выходными данными на основе примеров..
Градиентный спуск, способ дротика
Этот пост является частью серии статей о машинном обучении в Dart:
Машинное обучение на языке программирования Dart Нежное введение в линейную регрессию Линейная регрессия: краткое описание метода наименьших квадратов Линейная регрессия: решение в закрытой форме, метод Dart
В моей последней статье мы познакомились с лаконичным и элегантным решением задачи обыкновенных наименьших квадратов — The Closed Form Solution.
В этой статье мы рассмотрим еще один..
