Публикации по теме 'machine-learning'


Обобщенные линейные модели (GLM)
В этой статье я хотел бы обсудить некоторые закулисные работы линейной регрессии и логистической регрессии как двух вводных алгоритмов машинного обучения. В частности, причина, по которой мы называем их просто линейными моделями, и то, как их происхождение связано друг с другом. Для этого мы начнем с простого примера рекуррентной регрессии цен на жилье. Предположим, мы хотим предсказать стоимость домов в определенном регионе на основе размера. Первым шагом является сбор наших данных...
Реализация алгоритма D-разделения в Python
В этой статье мы еще раз вернемся к концепции D-разделения в байесовских сетях. Мы уже поняли это концептуально, поэтому давайте теперь попробуем посмотреть, как мы можем реализовать это с помощью Python. Вспоминая D-разделение Итак, что же такое D-разделение в контексте байесовских сетей и для чего его можно использовать? Проще говоря, это более формальная процедура определения независимости. Другими словами, если две переменные d-разделены относительно набора переменных Z в..
Развертывание модели машинного обучения с помощью Streamlit
Введение Streamlit — это инструмент с открытым исходным кодом для создания и развертывания приложений данных с меньшим количеством кода по сравнению с другими технологиями, такими как HTML, CSS и JavaScript. Это инструмент с низким кодом, специально разработанный для создания приложений для обработки данных. Он имеет функциональные возможности для развертывания приложений в облаке сообщества Streamlit и управления приложениями без проблем и без каких-либо затрат. Кроме того,..
Как суматранский носорог научил меня переосмысливать ИИ
Поработав в самых красивых и беспощадных условиях на всех континентах, я всегда немного удивлялся, насколько тревожно я все еще испытываю беспокойство при развертывании одной из моих новых технологий. Изобретателю всегда сложно провести первое реальное полевое испытание прототипа. . . Будет ли он работать, как в лаборатории? Что я пропустил? Я бы очень хотел, чтобы все эти люди не смотрели, как я щелкаю выключателем питания. . . На этот раз проект был еще более насыщенным. Я..
Чат-боты на базе GPT: обогащение диалогов с помощью базы данных Vector
В предыдущем посте я объяснил, как легко создать чат-бота, который может отвечать на вопросы по конкретной теме, используя ваши собственные данные и встраивания (чтобы прочитать, нажмите здесь ). Несмотря на то, что такой подход отлично подходит для демонстрации целей, если вы попытаетесь использовать его для чего-то более серьезного, вы очень быстро столкнетесь с проблемой. query = f"""Use the below article to answer questions about benefits in our company, if you..
Что такое машинное обучение? Вопросы и ответы — Руководство по машинному обучению MCQ
Раскрытие основных принципов машинного обучения для новичков и энтузиастов Что такое машинное обучение и чем оно отличается от традиционного программирования? Машинное обучение — это отрасль искусственного интеллекта, в которой алгоритмы предназначены для изучения закономерностей и принятия прогнозов или решений на основе данных без явного программирования. В отличие от традиционного программирования, где правила и инструкции явно пишутся людьми, алгоритмы машинного обучения учатся и..
Замораживание слоев вашей модели глубокого обучения  — правильный способ сделать это
Пример оптимизатора ADAM в PyTorch Введение Часто полезно заморозить некоторые параметры, например, когда вы настраиваете свою модель и хотите заморозить некоторые слои в зависимости от примера, который вы обрабатываете, как показано на рисунке. Как мы видим, в первом примере мы замораживаем первые два слоя и обновляем параметры последних двух, а во втором примере мы замораживаем второй и четвертый слои и настраиваем остальные. Будет много других случаев, когда этот метод будет..