Автор: Шуфань Ву , Дао Львов , Пэнсинь Юань , Патрик Чжао , Джейсон Е , Хайбинь Линь Обновлено 12 сентября 2019 г. Вступление С публикацией в октябре 2018 года BERT (двунаправленные представления кодировщика от трансформаторов) [1] обновлены новейшие результаты по одиннадцати задачам обработки естественного языка, и его популярность растет в широком спектре приложений, таких как понимание языка, ответы на вопросы и др. BERT наследует каркас преобразователя [2] и представляет..

PySpark Streaming: преобразование потоковых данных для анализа в реальном времени вступление В PySpark DStreams (дискретизированные потоки) — это фундаментальная абстракция, предоставляемая Spark Streaming для обработки потоков данных в реальном времени. DStreams представляет собой последовательность RDD (устойчивых распределенных наборов данных), где каждый RDD содержит данные за определенный интервал времени. В PySpark доступны различные преобразования для DStream, которые..

Центр технологий и информатики дневной школы Сэддл-Ривер Автор статьи: Брэйдон Гросс, 25.07.2023 Передняя часть: Интерфейс веб-приложения — это то, что вы можете видеть в своем браузере. Текст, графика и цвет всего на вашем экране являются частью внешнего интерфейса. Интерфейс моего веб-приложения был написан на языках HTML и CSS. Для моих целей HTML кодирует такие вещи, как буквы и слова на экране, а также функциональность определенных кнопок. Например, вот как можно..

Обучение компьютеров классификации видео Содержание Введение Мотивация Предпосылки Понимание и подготовка данных Извлечение видеокадров Создание набора данных для обучения и тестирования Модельная архитектура и обучение Оценка Заключение и дальнейшая работа использованная литература 1. Введение Видео можно определить как серию изображений / кадров, извлеченных за период времени, что вводит новое измерение в кадры / изображения во временном направлении. Чтобы..

В прошлой главе мы обсудили Оценку модели . В этой главе мы обсудим, как развернуть вашу модель машинного обучения в производственной среде, и что следует учитывать при этом. Ваш проект по науке о данных принесет какую-либо ценность/влияние на бизнес, только если вы развернули его в рабочей среде, пользователи используют его и оставляют отзывы. Упаковка и распространение модели После того, как все различные модели будут оценены и одна модель будет принята бизнес-/конечными..