Публикации по теме 'data-science'
Как далеко мы продвинулись с моделями скрытой диффузии, часть 3 (машинное обучение)
SDXL: улучшение моделей скрытой диффузии для синтеза изображений с высоким разрешением (arXiv)
Автор: Дастин Поделл , Сион Инглиш , Кайл Лейси , Андреас Блаттманн , Тим Докхорн , Джонас Мюллер , Джо Пенна , Робин Ромбах .
Аннотация: Мы представляем SDXL, модель скрытой диффузии для синтеза текста в изображение. По сравнению с предыдущими версиями Stable Diffusion SDXL использует в три раза большую магистраль UNet: увеличение параметров модели в основном связано с большим..
Создание моей первой модели множественной линейной регрессии с помощью ChatGPT: эффективное сотрудничество
В этом блоге мы обсудим фундаментальную концепцию в области науки о данных и машинного обучения — модель множественной линейной регрессии. Модели множественной линейной регрессии — это самый простой тип моделей регрессии, которые используются для моделирования связи между несколькими непрерывными переменными. В этом блоге мы рассмотрим процесс построения модели множественной линейной регрессии с нуля с помощью мощной модели OpenAI, ChatGPT. Мы начнем с определения шагов процесса, а затем..
Пример встраивания слов в Python - анализ тональности
Пример встраивания слов в Python - анализ тональности
Одно из основных приложений машинного обучения - анализ настроений. Анализ тональности - это оценка тона документа. Результатом анализа тональности обычно является оценка от нуля до единицы, где единица означает, что тон очень положительный, а ноль означает, что он очень отрицательный. Для торговли часто используется анализ настроений. Например, анализ настроений применяется к твитам трейдеров, чтобы оценить общее настроение..
Тематическое моделирование с помощью скрытого семантического анализа
Изучение популярного подхода к извлечению тем из текста
Обратите внимание на огромное количество текста, который в настоящее время находится в обращении. Новостные статьи, сообщения в блогах, онлайн-обзоры, электронные письма и резюме — все это примеры текстовых данных, которые существуют в огромных количествах.
Из-за массового притока неструктурированных данных в виде этих документов нам нужен автоматизированный способ анализа этих больших объемов текста.
Именно здесь в игру..
Советы для начинающих по использованию машинного обучения Azure
Подготовка к экзамену DP-100 Azure Data Science Associate.
Сквозной конвейер для модели науки о данных разнообразен и извилист. Между исследовательским анализом данных, обучением модели, развертыванием и управлением этими моделями есть много движущихся частей. Машинное обучение Azure — это облачная служба Microsoft, помогающая разработчикам пройти этот путь. Он предлагает широкий набор инструментов для отслеживания разработки вашей модели, версии ваших данных, безопасного..
Глубокое обучение против машинного обучения: в чем разница?
Правда о глубоком обучении и машинном обучении
Глубокое обучение и машинное обучение — горячие темы в мире технологий. Но что именно они собой представляют? И какая между ними разница?
Что такое глубокое обучение?
Трансформеры: внимание
Какое отношение Меган Фокс и Майкл Бэй имеют к машинному обучению?
Нет, это не анализ успешного киносериала. С 12 июня 2017 года трансформеры — это не только крутые машины, превращающиеся в роботов. С публикацией научной статьи Google «Внимание — это все, что вам нужно» слово «трансформер» заново открывается техническим сообществом, поскольку оно приобретает еще одно значение.
Трансформеры в своей новейшей форме представляют собой тип архитектуры модели глубокого обучения...
