Публикации по теме 'data'
Приложения RoBERTa часть 1 (искусственный интеллект)
Тайгете на SemEval-2022. Задача 4: Модели на основе RoBERTa для выявления покровительственного и снисходительного языка (arXiv)
Автор: Джаянт Чхиллар
Аннотация: в этой работе описывается разработка различных моделей для выявления покровительственной и снисходительной лексики в отрывках новостных статей в рамках конкурса SemEval 2022 (Задание-4). В этой работе исследуются различные модели, основанные на предварительно обученной языковой модели RoBERTa в сочетании со слоями..
Новое исследование таламуса, часть 1 (нейронаука)
Таламус мозжечка (PubMed)
Автор: Кристоф Хабас 1 , Марио Манто 2 3 , Пьер Кабаро 2
Аннотация: Таламус является нейронным процессором и интегратором деятельности переднего мозга. Удивительно, но мало известно о роли «мозжечкового» таламуса, несмотря на анатомическое наблюдение, что все корково-мозжечково-кортикальные петли передают сигналы в основных субъядрах таламуса. Таламус демонстрирует широкий спектр электрофизиологических реакций, таких как выбросы нейронов, разрывы..
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..
Машинное обучение @ DKatalis: создание синтетических данных с помощью Photoshop и Python для большого блага!
Машинное обучение @ DKatalis: создание синтетических данных с помощью Photoshop и Python для большого блага!
Машинное обучение - дело дорогое. Обучение моделей стоит денег и даже больше, когда задействованы графические процессоры. Однако, как большинство компаний, углубившись в изучение любого нетривиального машинного обучения, обнаружит, именно данные составляют большую часть затрат.
В этом посте я подробно расскажу, как я использовал Photoshop и Python для создания тысяч (более..
Используйте эти методы для выбора функций для модели ML
В этой статье мы обсудим некоторые методы выбора функций, которые вы можете использовать для выбора функций, которые будут переданы в выбранную вами модель машинного обучения.
Автор: Дакш Бхатнагар
ВВЕДЕНИЕ
В сообществе специалистов по данным обычно говорят, что ваши прогнозы так же хороши, как и ваши данные , что означает, что если ваши данные были предварительно обработаны правильно и продуманно, в 9 случаях из 10 вы скорее всего, вы получите желаемые результаты. Вот некоторые из..
A/B-тестирование с помощью процедуры Холма ⚖
Несколько постов назад мы говорили об A/B-тестировании с множественными метриками . Мы использовали знаменитую поправку Бонферрони , чтобы контролировать нашу частоту ошибок в семье при выполнении нескольких тестов.
Метод Бонферрони широко используется из-за его простоты и широкой применимости. Мы знаем, что его самым большим недостатком является то, что это консервативный тест.
Вывод, который выдерживает корректировку Бонферрони, является заслуживающим доверия результатом..
dbt в реальном времени + trino, файлы cookie, данные Top50; ThDPTh #66
Меня зовут Свен, и сегодня четверг, посвященный трем точкам данных. Электронная почта, которая поможет вам понять и сформировать то, что будет движущей силой будущего: данные. Я также пишу часть книги о сетке данных .
Время на чтение этого информационного бюллетеня: 6 минут.
Еще одна неделя самородков данных:
- Определены первые 50 компаний по данным
– Данные в режиме реального времени становятся все более важными
