Публикации

Как работают сети автоматов, часть 2 (машинное обучение)
Расширенные сети автоматов (arXiv) Автор: Флориан Бриду , Максимилиан Гадуло , Гийом Тиссье . Аннотация: Сеть автоматов — это карта f:Qn→Qn, где Q — конечный алфавит. Его можно рассматривать как сеть из n объектов, каждый из которых имеет состояние из Q и развивается в соответствии с детерминированным правилом синхронного обновления таким образом, что каждый объект зависит только от своих соседей в графе сети, называемом графом взаимодействия. Основной тенденцией в теории сетей..
Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab.
Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab. https://www.youtube.com/watch?v=f1UK8KPt-KU
КОМПЛЕКСНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Введение: В современном мире существует множество различных алгоритмов. Прежде чем углубляться в более сложные методы, важно усвоить основы. Одним из таких основополагающих алгоритмов является линейная регрессия. В этом руководстве мы предоставим всестороннее понимание линейной регрессии, включая ее основные концепции, реализацию в коде и распространенные вопросы на собеседованиях. Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного..
Что такое анализ главных компонентов?
Это часть серии статей об анализе основных компонентов (АПК), и это еще не все. В этом посте обсуждается, что делает PCA, а не его интерпретация. По своей сути любой алгоритм принимает входные данные и производит новые выходные данные, почти как чистая функция, не влияя на состояние мира в противном случае. PCA традиционно рассматривается как алгоритм обучения без учителя. Он производит вывод, который не извлекается из человеческих ярлыков. Цитата ниже относится к обучению с..
Ограниченный бесплатный курс по машинному обучению
Теперь присоединяйтесь к более чем 1300+ студентам, которые бесплатно изучили этот ценный курс по машинному обучению, по этой ссылке: https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning/?couponCode=E42C8C73912BFF033ECB
Приключение с трансферным обучением и DenseNet121
Привет! Знаете, чем я недавно занимался? Играем с чем-то, что называется трансферным обучением в наборе данных CIFAR-10! Я использовал модель DenseNet121, которая отлично обучена набору данных ImageNet. Это был взрыв, и лучшая часть? Результаты были убийственными! Давайте приступим. Моя миссия Представьте, что вам дали 60 000 крошечных цветных картинок, каждая размером всего 32x32 пикселя. Все эти изображения делятся на 10 классов, таких как собаки, грузовики и так далее...
Исследовательские работы, основанные на корреляции в нейронных моделях (искусственный интеллект)
Теория авто- и взаимных корреляций входных спайков и их влияние на реакцию спайковых нейронов ( arXiv ) Автор: Рубен Морено-Ботэ , Альфонсо Ренарт , Нестор Парга Аннотация: Спайковые корреляции между нейронами широко распространены в коре головного мозга, но их роль в настоящее время не изучена. Здесь мы описываем реакцию запуска нейрона с дырявой интеграцией и запуском (LIF), когда он получает временно коррелированный вход, генерируемый пресинаптически коррелированными..
Быстро развивающаяся технология .
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Искусственный интеллект (ИИ) — это интеллект машин и отрасль компьютерных наук, которая направлена ​​на его создание. Учебники по ИИ определяют эту область как «изучение и проектирование интеллектуальных агентов», где интеллектуальный агент — это система, которая воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют ее шансы на успех. ТИП ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 1- Реактивные машины 2-..
Приложения марковских случайных полей часть 3 (машинное обучение)
Вывод смешанных графических моделей для дихотомических фенотипов с использованием марковской случайной модели поля (arXiv) Автор: Jaehyun Park , Sungho Won . Аннотация: В этой статье мы предлагаем новый метод, названный объединенной смешанной графической моделью (FMGM), который может вывести сетевые структуры для дихотомических фенотипов. Мы предположили, что взаимодействие различных омик-маркеров связано со статусом заболевания, и предложили метод, основанный на FMGM, для..
Разверните свое первое приложение компьютерного зрения для AWS Panorama за пять минут
Узнайте, как легко настроить свое первое приложение Panorama Почти год назад я опубликовал пошаговое руководство здесь, на сайте Towards Data Science, по развертыванию приложения для обнаружения объектов на AWS Panorama. Статья была довольно длинной (17 минут на чтение!) и содержала множество тонких шагов. Создать приложение Panorama с помощью официальных инструментов непросто: вы должны использовать фиксированную и сложную структуру проекта, помнить множество параметров, касающихся..
Может ли ChatGPT быть вашим компаньоном по коду BFF?
Сюжет . Эрик Клэптон однажды сказал: Хороший блюз состоит всего из трех вещей — мужчины, гитары и заката . Я также всегда верил в эту тринитарную теорию программирования: Хорошее программирование требует только 3 вещей — (человека), Emacs и компаньона по коду человеческого уровня . Эта троица похожа на экстремальное парное программирование с человеком на самом горячем новом языке программирования... английском. Человек в данном случае является программой. Сегодня мы далеки от..
Руководство для начинающих по алгоритму ближайшего соседа (KNN) с кодом
Сегодня давайте обсудим один из простейших алгоритмов машинного обучения: алгоритм ближайшего соседа K (KNN). В этой статье я объясню основную концепцию алгоритма KNN и как реализовать модель машинного обучения с использованием KNN в Python. Алгоритмы машинного обучения можно условно разделить на два: 1. Обучение с учителем 2. Обучение без учителя В контролируемом обучении мы обучаем наши модели на помеченном наборе данных и просим его предсказать метку для немаркированной точки...
AI Biotech: резервуар неиспользованного потенциала
И препятствия, которые мы должны преодолеть, чтобы разблокировать его Биотехнологии и фармацевтика не застрахованы от быстрого сбоя, вызванного искусственным интеллектом (ИИ) во многих других отраслях. Ожидается, что ИИ полностью изменит то, как фармацевтические препараты находят, создают и выдают пациентам в течение следующих нескольких лет. В 2023 году искусственный интеллект значительно повлияет на биотехнологическую и фармацевтическую отрасли, что создаст как новые возможности,..
Как работают модели нейронного языка, часть 3 (машинное обучение)
Компактный подход к предварительному обучению для моделей нейронного языка (arXiv) Автор: Шахриар Голчин , Михай Сурдяну , Назгол Таваби , Ата Киапур Аннотация . Адаптация предметной области для больших нейроязыковых моделей (NLM) связана с большими объемами неструктурированных данных на этапе предварительной подготовки. Однако в этом исследовании мы показываем, что предварительно обученные NLM более эффективно и быстрее изучают информацию в предметной области из компактного..
Humanloop: революция в обработке естественного языка с активным обучением и человеческим опытом
Всесторонний обзор технологии, команды и видения будущего НЛП Humanloop Введение В последние годы обработка естественного языка (NLP) значительно продвинулась вперед, в первую очередь благодаря развитию технологий глубокого обучения. В результате компании теперь могут использовать решения NLP для широкого спектра приложений, включая обслуживание клиентов, контент-анализ и автоматизацию процессов. Однако для реализации моделей НЛП часто требуются огромные объемы размеченных данных и..
Прогнозирование оттока клиентов с помощью PySpark
Общий обзор : В современном бизнесе, основанном на данных, прогнозирование оттока клиентов является ключевым аспектом эффективного управления взаимоотношениями с клиентами. В этом сообщении блога начинается комплексный путь создания надежной модели прогнозирования оттока клиентов с использованием PySpark. Углубляясь в загрузку, очистку, исследовательский анализ данных (EDA), разработку функций и оценку моделей, мы используем мощные возможности Spark для расширения возможностей..
K Бумага в день: № 42
Откровенный плагиат прекрасного объяснения/резюме статей с https://medium.com/@sharaf . Я попытаюсь обобщить статьи, которые я читаю время от времени (k ≥ 0, в день).
Готовая среда Spark NLP в SageMaker Studio
В этой статье мы собираемся объяснить, как прикрепить пользовательский образ Spark NLP, Spark NLP для здравоохранения и Spark OCR Docker к SageMaker Studio. Требования: Учетная запись AWS с разрешениями IAM, предоставленными для ECR, SageMaker, Network Traffic (должны быть установлены учетные данные AWS) Докер Действительные лицензионные ключи для Spark NLP for Healthcare и Spark OCR. (Лицензионные ключи не требуются для общедоступной версии Spark NLP — при необходимости..
5 новых тенденций ИИ и машинного обучения, за которыми стоит следить в 2022 году
Будущее несет с собой множество вопросов, и многие из них касаются будущего технологий, в частности, того, как новые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), изменят мир вокруг нас, и как эти технологии повлияют на нашу жизнь в ближайшие годы. Хотя вы можете многое узнать об искусственном интеллекте и машинном обучении из руководств по машинному обучению в Интернете, также важно оставаться в курсе текущих и будущие тенденции. И это именно то, что мы..
Рекомендуемый партнер: Feedzai
Пару лет назад я познакомился с Нуно Себастьяо, основателем Feedzai , для интервью. Он торопился, как и все основатели и генеральные директора, но у него все же было время, чтобы сделать перерыв в своем плотном графике. От переезда в Сан-Франциско до масштабирования стартапа и выхода на американских венчурных капиталистов, Нуно поделился кусочками истории, стоящей за Feedzai. Я был полностью впечатлен. С тех пор произошло гораздо больше событий, и Feedzai стала одной из самых..