Публикации по теме 'deep-learning'


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…
Текстовое представление
Наборы слов, N-граммы, биграммы и униграммы Это третий этап сквозного конвейера НЛП. Давайте сначала обсудим некоторые термины. Корпус: – объединение всех слов, известных как корпус. Словарный запас: Извлечение уникальных слов из корпуса. Документ. Текст одного отзыва называется документом. для текстового представления мы обсудим некоторые приемы. Горячее кодирование Багаж слова N-грамм Tf-Idf(частота термина — обратная частота термина)..
Функции плотности вероятности: руководство для начинающих по пониманию распределений вероятностей
В статистике и теории вероятностей функция плотности вероятности (PDF) — это функция, описывающая вероятность того, что непрерывная случайная величина примет определенное значение. В этой статье мы более подробно рассмотрим функции плотности вероятности и то, как они используются для представления распределения вероятностей в непрерывных данных. Что такое функция плотности вероятности? Функция плотности вероятности — это математическая функция, описывающая вероятность того, что..
Приложения обучения графическому представлению, часть 1 (машинное обучение)
FairMILE: многоуровневая платформа для справедливого и масштабируемого обучения представлению графов (arXiv) Автор: Юньтянь Хэ , Сакет Гурукар , Шринивасан Партасарати Аннотация . Модели обучения с графическим представлением были развернуты для принятия решений в нескольких сценариях с высокими ставками. Поэтому крайне важно обеспечить справедливость этих моделей. Предыдущие исследования показали, что графовые нейронные сети могут наследовать и усиливать предвзятость,..
Что происходит с исследованиями Метавселенной, часть 12
MetaShard: новая блокчейн-платформа для шардинга приложений Metaverse (arXiv) Автор: Конг Т. Нгуен , Динь Тай Хоанг , Диеп Н. Нгуен , Ён Сяо , Дусит Ниято , Эрик Дуткевич . Аннотация: Благодаря своей безопасности, прозрачности и гибкости в проверке виртуальных активов блокчейн был определен как одна из ключевых технологий для Metaverse. К сожалению, Metaverse на основе блокчейна сталкивается с серьезными проблемами, такими как огромные потребности в ресурсах, масштабируемость и..
Полное введение в ведение журнала в Python
Введение Ведение журнала является неотъемлемой частью любого процесса разработки программного обеспечения, включая проекты машинного обучения. Это помогает разработчикам отслеживать выполнение своего кода и выявлять любые ошибки или ошибки, которые могут возникнуть в процессе разработки. В этом сообщении блога мы познакомим вас с ведением журналов в проектах машинного обучения с использованием Python. Мы обсудим преимущества ведения журнала, как использовать модуль ведения журнала в..