Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Пророк: оценка прогнозирования временных рядов
Прогнозирование временных рядов Prophet на наборе данных Hold-Out Введение Анализ временных рядов является важным методом для понимания и прогнозирования точек данных, упорядоченных в хронологическом порядке. ͏Он находит применение в различных областях, включая финансы, экономику, прогнозирование погоды и продажи. Точное прогнозирование временных рядов расширяет возможности принятия решений, позволяет осуществлять упреждающее планирование и помогает понять основные закономерности и..
Исследование белковых языковых моделей, часть 2 (искусственный интеллект)
Ankh: оптимизированная белковая языковая модель открывает возможности для универсального моделирования (arXiv) Автор: Ахмед Эльнаггар , Хазем Эссам , Вафаа Салах-Элдин , Валид Мустафа , Мохамед Элькердави , Шарлотта Рошеро , Буркхард Рост . Аннотация: В отличие от масштабирования моделей белкового языка (PLM), мы стремимся повысить производительность за счет оптимизации, специфичной для белка. Несмотря на то, что пропорциональность между размером языковой модели и богатством ее..
САМОУПРАВЛЯЕМЫЕ АВТОМОБИЛИ: ТЕХНОЛОГИИ И ПРЕПЯТСТВИЯ
При успешном развитии беспилотный автомобиль может стать самым важным прорывом в ближайшие десятилетия. По мере того, как города начинают уступать дорогу автономным транспортным средствам , начинается гонка по оттачиванию технологий и инфраструктуры, которые будут иметь первостепенное значение для безопасной и интеллектуальной новой эры транспорта. Лекс Фридман — научный сотрудник Массачусетского технологического института, где он работает над компьютерным зрением и подходами к..
Измерение корреляции: сравнение коэффициентов Пирсона и Спирмена
Разбивка того, как измерить корреляцию в различных сценариях Фон Как специалисты по данным, мы тратим много времени на просмотр и анализ больших наборов данных. Этот процесс широко известен как Объяснительный анализ данных (EDA) . Одна из ключевых вещей, которую мы ищем, особенно когда дело доходит до моделирования, это то, как переменные влияют друг на друга или коррелируют друг с другом. Это информирует нас о прогнозируемости функции для целевой переменной. В этом посте я..
Исследовательский анализ данных (часть 2)
В Части 1 исследовательского анализа данных мы обсуждали, как понимать данные с помощью чисел. В этой части мы научимся визуализировать данные, чтобы установить отношения между ними. Это можно сделать двумя способами: Первый способ : найти корреляцию между столбцами и построить тепловую карту , используя только этот столбец, связанный с графиком. 2-й способ : построить взаимосвязь между столбцами отсутствующих , непрерывными столбцами, дискретными столбцами и..
Работа с томом Малера, часть 3 (машинное обучение)
Нижняя граница малеровского объема симметричных выпуклых множеств (arXiv) Автор : Яшар Мемариан Аннотация: Целью данной статьи является представление нижней оценки малеровского объема по крайней мере четырехмерных симметричных выпуклых тел. Мы определяем вычислимую константу, зависящую от размерности, с помощью двумерной вариационной (макс-мин) процедуры и показываем, что малеровский объем каждого (по крайней мере, четырехмерного) симметричного выпуклого тела больше, чем (простая)..
Выделите свои табличные данные с помощью интерфейса командной строки с помощью этих советов и приемов
Повышение удобочитаемости: советы по отображению наборов данных в CLI Пару дней назад я хотел помочь отцу решить проблему. Ему нужно было собрать, отфильтровать и отобразить некоторые данные как можно быстрее. Ну… правда в том, что он печатал данные (где-то по 10 страниц каждый раз!!) и искал данные вручную! Я увидел его трудности и решил немедленно помочь ему. Ничего сложного для того, кто может анализировать данные, как я: данные уже были в формате Excel, поэтому Jupyter Notebook..