Публикации по теме 'ml-so-good'
Объявление о выпуске Airflow с открытым исходным кодом (с лицензией MIT) и удобной для Kubernetes службы потоковой передачи файлов
На сегодняшний день мы открыли исходный код нашего проекта http-nas по лицензии MIT с открытым исходным кодом.
Если вы разрабатывали задания/конвейеры/рабочие процессы, требующие отслеживания состояния в виде файлов (нашим основным вариантом использования был Airflow, работающий на Kubernetes), вы, возможно, сталкивались с проблемами наличия файловой системы, которую можно совместно использовать между несколькими контейнерами, или параллельной задачи в ваших группах обеспечения..
Дерево регрессии с нуля с использованием Python
В этой статье я погружаюсь в тему дерева регрессии и его основных математических основ. Я постараюсь объяснить это как можно проще и создать рабочую модель с использованием python с нуля.
Я буду использовать рекурсию для создания узлов дерева, поэтому, если вы не знакомы с этим, я рекомендую посмотреть несколько примеров и пояснений в Интернете (хотя я все же кратко объясню его логику).
Импорт
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Создание данных..
Тонкая настройка больших языковых моделей с помощью FELT Labs — Полное руководство
Точная настройка LLMS с помощью FELT Labs с использованием технологии протокола Ocean менее чем за 8 долларов США.
Благодаря захватывающим обновлениям от FELT Labs теперь вы можете точно настраивать большие языковые модели (LLM) для своих личных данных, используя наши алгоритмы, без необходимости настраивать собственную архитектуру. Для этого мы будем использовать технологию протокола Ocean и полигональный блокчейн. FELT Labs предоставляет все необходимые инструменты для тонкой..
Написание лучших протоколов оценки машинного обучения (регрессия)
Используйте это, чтобы по-настоящему сделать ваши конвейеры ML четкими.
Когда вы обучаете модели машинного обучения, одним из наиболее важных шагов, которые вы можете предпринять в своих моделях, является выбор правильных протоколов оценки. То, как вы решите оценивать производительность модели, может изменить результаты ваших алгоритмов обучения. Когда дело доходит до регрессии, большинство людей склонны придерживаться либо MSE, либо RMSE. Это отличные алгоритмы, но они не лишены..
Корреляционный анализ
Всем привет, сегодня я расскажу о корреляции между столбцами фрейма данных. Перед тем, как глубоко погрузиться в эту тему, это моя первая статья на тему науки о данных, поэтому, если вы видите кусок неверной информации, не стесняйтесь, пишите комментарий. Примеры в этой статье написаны на python.
Корреляция
Проще говоря, корреляция исследует линейную связь переменных. Представьте, что у вас есть две переменные: мощность автомобиля и расход автомобиля. Обычно, когда мощность..
Байесовская оптимизация в сложных сценариях: возможна! (БО серия II)
Если вы читали мой первый пост о байесовской оптимизации, вы обнаружите, что ее можно применять для получения аппроксимации максимума или минимума глобальной функции черного ящика f( x ) . Однако это не единственное применение байесовской оптимизации! Не забывайте, что байесовская оптимизация — это не просто алгоритм, а класс методов, которые можно использовать для решения сложных сценариев, подобных тем, которые я представляю в этой статье. В частности, эта статья в значительной..
Построение нейронной сети раскрашивания изображения — Часть 3: сверточные нейронные сети
Построение нейронной сети раскрашивания изображения. Часть 3. Сверточные нейронные сети
Привет и добро пожаловать в третью часть этой серии, где мы пытаемся раскрасить черно-белые изображения с помощью нейронной сети. Если вы еще не ознакомились с первыми двумя частями, в которых мы анализируем основы автоэнкодеров и искусственных нейронных сетей, обязательно сделайте это, прежде чем двигаться дальше (ссылки ниже).
Вся серия состоит из следующих 4 частей:
Часть 1 : описывает..
