Публикации по теме 'machine-learning'
Откуда берутся функции потерь?
Вывод функции потерь линейной регрессии с использованием оценки максимального правдоподобия
Введение
Мы все знаем, что в линейной регрессии мы стремимся минимизировать ошибку суммы квадратов (SSE) в качестве нашей цели. Однако, почему именно SSE и откуда вообще взялось это выражение?
В этой статье я надеюсь ответить на этот вопрос, используя то, что называется оценщиком максимального правдоподобия.
Оценщик максимального правдоподобия
Я уверен, что, проведя достаточно времени в..
Извлечение информации
Когда мы индексируем контент для поиска, естественно думать о документах. Но поисковики не обязательно ищут документы. Они ищут информацию. Эта информация может быть небольшой частью документа или может быть распределена по нескольким документам.
Не существует единого подхода для надежного извлечения всей полезной информации из набора документов. Более того, то, что будет полезно искателю, зависит от его потребностей, не все из которых можно предвидеть.
Тем не менее, есть способы..
О методах ансамбля в ML.
Вы концептуально поняли методы ансамбля ML?
В этом посте рассказывается о различных методах ансамбля, которые следует знать энтузиастам машинного обучения, чтобы улучшить результаты своих моделей. Это пост для чтения, ориентированный только на концептуальное понимание (сохранение кодов на потом).
Если вам предстоит собеседование или презентация, или если вы здесь, чтобы понять технику ансамбля за несколько минут, то этот пост идеально подходит для вас. Так вот…
Шум "Ансамбля"
За..
Ускорение k-ближайших соседей в 600 раз с помощью RAPIDS cuML
Классификация k-ближайших соседей - это простой метод машинного обучения, который предсказывает неизвестное наблюдение с использованием k наиболее похожих известных наблюдений в наборе обучающих данных. Во второй строке примера, изображенного выше, мы обнаруживаем, что семь цифр 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5 из обучающих данных наиболее похожи на неизвестную цифру. Затем мы используем большинство голосов, чтобы предсказать, что неизвестная цифра будет 3.
Расчеты расстояния
Алгоритм..
Меритократия под управлением ИИ
Что может быть справедливее власти, основанной на способностях и таланте человека? Все! Коренная проблема меритократии — это способ измерения вышеупомянутых «способностей и талантов». Как только вы определите правила, завтра появится толпа консультантов о том, как взломать их и получить желаемые атрибуты, не зарабатывая их.
Мы сталкиваемся с такими ситуациями во всех сферах нашей жизни: высшее образование, профессиональные сертификаты и даже поиск в Google. Да, просто скажите всем, что..
Насколько важны данные в машинном обучении?
Мы видим данные повсюду вокруг нас. Есть много компаний, которые генерируют большие объемы данных, которые можно использовать для различных целей машинного обучения и искусственного интеллекта соответственно. Мы видим Amazon, Facebook или Google, которые генерируют чрезвычайно большие данные.
Каждый поиск в Google может привести к созданию большого количества данных, и, добавив к этому большую базу пользователей, мы видим, что существует огромное количество данных. Таким образом, данных,..
Работа с полями нейронного излучения, часть 3 (машинное обучение)
Основы полей нейронного излучения
NeRF: Neural Radiance Fields Мы представляем метод, который обеспечивает самые современные результаты для синтеза новых видов сложных сцен путем оптимизации… www. matthewtancik.com
MEIL-NeRF: инкрементное изучение полей нейронного излучения с эффективным использованием памяти (arXiv)
Автор: Джэён Чунг , Кангеон Ли , Сунгён Байк , Кён Му Ли
Аннотация: Опираясь на возможности..
Новые материалы
Разработка проекта Ballerina с помощью инструмента Ballerina CLI
Обратите внимание, этот блог был написан для серии Ballerina 1.x. Вы можете узнать о последних командах на официальной странице Ballerina.
Ballerina - это последний выпуск языка..
Как работает промежуточный надзор, часть 2 (машинное обучение)
Эффективная сегментация медицинских изображений с промежуточным механизмом наблюдения (arXiv)
Автор: Ди Юань , Цзюнян Чен , Чжэнхуа Сюй , Томас Лукасевич , Чжиган Фу , Гуйчжи Сюй ...
Что такое A11y (и почему вы должны его использовать)
Возможно, вы слышали об атрибутах W3C или ARIA, но что они на самом деле означают?
Доступность определяется как процесс разработки продуктов, устройств и сред, которые могут использовать люди..
День 76/100 Книга
День 76/100 Книга
Обучение — это непрерывный процесс с ресурсами, широко используемыми людьми, которые признают сложный путь достижения успешной цели. Хотя поначалу это может показаться..
Gmail Smart Compose: умный способ написать электронное письмо
Gmail означает почту Google, это бесплатная служба электронной почты, предоставляемая Google по всему миру. Google официально запустил Gmail в 2004 году, и в настоящее время этой услугой..
API следующего поколения: gRPC n Javascript
gRPC - быстро развивающаяся технология, которая потенциально может заменить протокол HTTP. Это быстрее, чем традиционные HTTP-вызовы, потому что он отправляет данные в двоичном формате, а не в..
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..