Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Введение в деревья решений с помощью Python и scikit-learn
Полное руководство для получения интуитивного понимания, а также математического понимания деревьев решений для реализации вашей первой модели с помощью scikit-learn на Python.
Деревья решений - это мощная группа контролируемых моделей машинного обучения, которые можно использовать как для классификации, так и для регрессии. С появлением библиотеки XGBoost деревья решений стали одной из моделей машинного обучения, обеспечивающих наилучшие результаты на соревнованиях.
Эта модель..
Самые большие открытые проблемы в обработке естественного языка
Область NLP сообщает о большом прогрессе в том смысле, что ряд проблем, таких как тегирование части речи, считается полностью решенным. В то же время, такие задачи, как реферирование текста или машинные диалоговые системы, как известно, сложно взломать, и они остаются открытыми в течение последних десятилетий.
Однако если мы глубже рассмотрим такие задачи, мы увидим, что стоящие за ними проблемы довольно похожи и делятся на две группы:
Связанные с данными и Связано с пониманием...
8 выпусков подкастов о влиянии машинного обучения на климат
Вот тщательно отобранный список из 8 отличных выпусков подкастов о воздействии машинного обучения на окружающую среду и о том, как его уменьшить.
Для обучения и обслуживания моделей машинного обучения может потребоваться много электроэнергии, и, поскольку не вся электроэнергия поступает из возобновляемых источников, область машинного обучения будет нести ответственность за выброс значительного количества парниковых газов. Например, подсчитано , что углеродный след тренировочного ГПТ-3..
Создание REST API для приложений обработки и анализа данных
Изучает передовой опыт и примеры использования REST API в науке о данных, включая доступ к базам данных, развертывание модели машинного обучения и автоматизацию задач с данными.
Введение в REST API
API, или интерфейсы прикладного программирования, являются важным инструментом современной науки о данных. Они позволяют специалистам по данным получать доступ и управлять данными и ресурсами из внешних источников, таких как базы данных, облачное хранилище и модели машинного обучения...
Советы и подсказки для Jupyter Notebook: повысьте свою производительность с помощью Python
Jupyter Notebook — популярный инструмент среди специалистов по обработке данных и программистов для интерактивного кодирования, анализа и визуализации данных. Он предоставляет интерактивную среду, объединяющую код, текст и визуализацию в одном документе.
Хотя Jupyter Notebook сам по себе является мощным инструментом, есть несколько советов и рекомендаций, которые помогут вам стать более продуктивным и эффективным. В этом уроке мы рассмотрим некоторые из этих советов на примерах кода..
Как искусственный интеллект будет править миром?
Термин «искусственный интеллект» (ИИ) в настоящее время является наиболее популярным, и практически каждая крупная компания включает характеристики ИИ в свои товары и услуги. Способность компьютеров и систем учиться, использовать эту информацию и действовать разумно известна как искусственный интеллект (ИИ). Одним из наиболее интересных технологических достижений современности является искусственный интеллект (ИИ).
Искусственный интеллект меняет мир больше, чем можно себе представить...
Проблемы машинного обучения, о которых вы могли не мечтать
Когда дело доходит до Data Science, Engineering и DevOps как совместного процесса, кажется, что существует пробел в навыках и непонимание навыков. В нашей консультационной компании по машинному обучению Infinia ML мы рассматриваем развертывание как последовательный процесс между командами:
(1) Data Science исследует данные и разрабатывает алгоритм (ы).
(2a) Разработка уточняет / оптимизирует код и создает API.
(2b) Engineering интегрирует этот API с необходимой системой (ами)...
Новые материалы
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне
Аудитория
Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..
Изучайте Java (Урок 2: Комментарии)
Как и зачем использовать комментарии в java с примерами
Введение:
Комментарии — это строки текста в программе Java, которые игнорируются компилятором и используются для добавления..
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода
Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов!
GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Как машинное обучение?
Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..