Публикации по теме 'ml-so-good'
Генерация амбиграмм с использованием глубокого обучения: типографский подход
Разработка метода типографики, который создает векторы пути для заданного текста, а затем запускает процедуру оптимизации с использованием pytorch для векторов для создания амбиграммы.
Амбиграммы, искусство создания типографских рисунков, которые можно читать с разных ракурсов и точек зрения, уже давно захватили наше воображение.
В этой статье я исследую подход к созданию амбиграмм с использованием методов глубокого обучения. Мы используем pytorch для реализации наших моделей..
Использование API ChatGPT для задания контекстных вопросов в вашем приложении.
В этой статье рассказывается, как использовать API ChatGPT для общения, задавая контекстуальные вопросы. Мы рассмотрим пошаговые инструкции, включая пример кода, о том, как задавать контекстуальные вопросы, как предоставлять входные данные и как настраивать выходные данные. Наконец, мы рассмотрим дополнительные параметры для управления поведением API, такие как ограничение токена для экономии затрат, количество ответов и предсказуемость ответа. В целом, эта статья является полезным..
Обзор программы сертификации IBM Data Science Professional
Обзор программы сертификации IBM Data Science Professional
Мои впечатления и опыт участия в программе длинной специализации из 10 курсов
«Привыкайте к анализу — анализ со временем позволит синтезу стать вашей привычкой».
Фрэнк Ллойд Райт
Сертификационная программа IBM Data Science Professional Certificate — отличная отправная точка, чтобы начать свое путешествие в науку о данных или даже освежить свои знания в этой области. Я считаю, что мне повезло, так как я получил..
Логические, геометрические и вероятностные модели в машинном обучении
Машинное обучение — это использование правильных функций для создания правильных моделей , которые обеспечивают правильные задачи .
Возможности: рабочие лошадки машинного обучения.
Модели : результаты машинного обучения.
Задачи : проблемы, которые можно решить с помощью машинного обучения.
Особенности определяют большую часть успеха приложения ML, потому что модель настолько хороша, насколько хороши ее функции.
В этой статье мы сосредоточимся на МОДЕЛЯХ . Давайте..
Как развернуть модель машинного обучения НЛП с помощью Flask в Интернете
Эта статья состоит из трех частей
Модель НЛП, развертывание с флягой, развертывание в Интернете (Heroku)
Вы можете проверить работающую развернутую модель здесь: http://www.nltkbot.com/
Прежде чем перейти к статье, вам необходимо правильно установить Python в вашей системе, и вам необходимо иметь базовое представление о моделях машинного обучения.
В этой статье рассматривается только часть развертывания модели с помощью flask, а не подробное построение модели. Поэтому, если у..
Приложение для машинного обучения с Shiny
В этой статье рассказывается, как создать приложение Shiny с помощью R Studio. Кроме того, будет обсуждаться, что такое Shiny и преимущества использования Shiny. Предпосылки для этого пошагового руководства приведены ниже:
Установка R Установка R Studio Установка пакетов, используемых для демонстрации в R Studio
Чтобы увидеть файлы, используемые в этом пошаговом руководстве, используйте мой репозиторий GitLab или GitHub ниже:
GitLab —..
Я попробовал детектор Python NUDE со своей фотографией
У меня не было никакой надежды, пока я не попробовал сфотографировать себя после пляжа.…
Возвращаясь с пляжа к себе домой, я не слишком беспокоился о том, как сильно обожжусь. В конце концов, я весь день провела на солнце и перед выходом нанесла солнцезащитный крем, так что все должно быть в порядке, верно? Вернувшись домой, я решил сделать несколько снимков …
