Публикации по теме 'data-science'


Понимание аспектов излучения Хокинга, часть 2 (продвинутая космология)
Начало работы с излучением Хокинга Поправки к излучению Хокинга от первичных черных дыр астероидной массы: I. Формализм диссипативных взаимодействий в квантовой электродинамике (arXiv) Автор: Макана Сильва , Габриэль Васкес , Эмили Койву , Ариджит Дас , Кристофер Хирата Аннотация: Первичные черные дыры (ПЧД) в диапазоне масс 1017–1022 г являются подходящим кандидатом для описания всего содержания темной материи. В нижней части этого диапазона масс температура Хокинга..
Теорема Байеса стала проще
Понимание теории Байеса очень важно для алгоритмов машинного обучения и прикладной вероятности. Интуитивное представление об этой теореме очень поможет вам в решении многих реальных проблем. Давай начнем. Давайте рассмотрим пример: Предположим, у нас есть мешок с 3 красными и 5 синими шарами . Теперь в мешке 3 (красных) + 5 (синих) = 8 (всего шаров), согласны? Итак, Всего шаров = 8 Позвольте мне случайным образом выбрать два шара, а что, если я хочу сначала выбрать..
Упрощенная наука о пространственных данных
Инструменты для выполнения и где этому научиться Застряли за платным доступом? Прочтите здесь по моей ссылке друга На протяжении десятилетий географы, геологи, исследователи и аналитики из самых разных областей использовали местоположение как важную часть своего анализа. Но теперь мы наблюдаем, как все больше и больше специалистов по данным с другим нетрадиционным опытом работы с космическими данными (например, с маркетингом) начинают понимать, как использовать местоположение и..
Обучение ансамблю — простое введение
Одна из популярных концепций машинного обучения заключается в том, что вместо того, чтобы использовать одну модель для прогнозирования и работать над совершенствованием этой модели, лучше создать несколько моделей и использовать их объединенные возможности для прогнозирования. Как только концепция была установлена, появилось множество подходов к тому, как это сделать. Конечная цель каждой модели машинного обучения или, в данном случае, метода — уменьшить общую ошибку. Общая ошибка для..
Подавайте большие языковые модели с вашего компьютера с выводом генерации текста
Примеры с инструктированной версией Falcon-7B Запуск очень больших языковых моделей (LLM) локально на потребительском оборудовании теперь возможен благодаря методам квантования, таким как QLoRa и GPTQ . Учитывая, сколько времени требуется для загрузки LLM, мы также можем захотеть сохранить LLM в памяти, чтобы запрашивать его и мгновенно получать результаты. Если вы используете LLM со стандартным конвейером вывода, вы должны перезагружать модель каждый раз. Если модель очень..
Keepsake: контроль версий для машинного обучения
Машины — развертывание, отслеживание, ремонт и повторение В этой записи блога мы обсудим 🔥 Подарки на память 🔥. Keepsake — это инструмент контроля версий для экспериментов с машинным обучением. Я сам как инженер по машинному обучению чувствую себя сбитым с толку всякий раз, когда мне нужно развернуть модель машинного обучения в производстве. У меня есть много вопросов перед развертыванием, например, как отслеживать каждую модель и ее параметры, как вернуться, если что-то пошло не..
Мультиклассовая классификация против многоуровневой классификации
ДОСТИЖЕНИЕ УСПЕХА В КАРЬЕРЕ В ОБЛАСТИ ДАННЫХ: ОСНОВНЫЕ СТРАТЕГИИ И СОВЕТЫ Мультиклассовая классификация против многоуровневой классификации Серия, в которой я отвечаю на распространенные вопросы, которые мне задают мои ученики Классификация относится к процессу категоризации или группировки вещей на основе их общих характеристик или…