WebHU - Programozási kérdések és válaszok

Publikációk a témában 'machine-learning'


Gauss-féle keverékmodell (GMM) Klaszterezés
A következő legjobb alternatíva a Kmeans korlátainak leküzdésére szia mindenkinek, hogy vagytok? hasonlóképpen ma bemutatom Önnek a klaszterezés egyik hatékony algoritmusát/modelljét, amelyet röviden Gauss-keverékmodelleknek (GMM) nek neveznek. De előtte először is értsük meg, miért a GMM a következő legjobb klaszterezési modell, összehasonlítva a Kmeans-szel. Kmeans: A Kmeans az elvárások maximalizálásaként ismert iteratív megközelítést alkalmazza. EM röviden. Az EM..
A több osztályú naplóvesztés elsajátítása: Átfogó útmutató a gépi tanulási készségek fejlesztéséhez…
A több osztályú naplóveszteség elsajátítása: Átfogó útmutató a gépi tanulási készségek fejlesztéséhez. Bevezetés: A gépi tanulás területén az osztályozási problémák gyakran több osztályt érintenek. Az ilyen modellek teljesítményének értékeléséhez szükségünk van egy robusztus és sokoldalú mérőszámra, amely képes több osztályú forgatókönyvek kezelésére. Itt jön képbe a több osztályú naplózási veszteség mérőszáma. Ebben a cikkben mélyen elmélyülünk a Multi-Class Log Loss fortélyaiban,..
Legutóbbi ötletek a Transfer Learning 2023 4. részével kapcsolatban (gépi tanulás)
Feltételes adapterek: Paraméterhatékony transzfertanulás gyors következtetéssel (arXiv) Szerző: Tao Lei , Junwen Bai , Siddhartha Brahma , Joshua Ainslie , Kenton Lee , Yanqi Zhou , Nan Du , Vincent Y. Zhao , Yuexin Wu , Bo Li , Yu Zhang , Ming-Wei Chang Absztrakt: Javasoljuk a feltételes adaptert (CoDA), egy paraméter-hatékony átviteli tanulási módszert, amely a következtetések hatékonyságát is javítja. A CoDA a szabványos adapter-megközelítéseken túl általánosít,..
Mesterséges intelligencia vagy gépi tanulás: Melyik szó tesz engem értelmiségivé?
Az AI és az ML két olyan szó, amelyet következetesen használnak a modern környezetben. Minél jobban elterjednek manapság, annál inkább látszik a tudatlanság e két témával kapcsolatban. A legtöbbször azt láttam, hogy az emberek felváltva használják a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást, miközben manapság az „okos rendszerekről” próbáltak beszélni. Szerencsére az IOT (Internet of Things) még mindig ezoterikus szó sok ember számára, és továbbra is nagy biztonságban van az..
Egyszerű neurális hálózat létrehozása Keras segítségével bináris osztályozási feladathoz.
Ebben a cikkben bemutatom, hogyan lehet megvalósítani egy alapvető Neurális hálózatot a Keras használatával. A Keras egy nagyon felhasználóbarát Deep learning könyvtár, amely egyszerű és gyors prototípuskészítést tesz lehetővé. Konzisztens és egyszerű API-kat kínál, és minimálisra csökkenti a gyakori használati esetekhez szükséges felhasználói műveletek számát, valamint egyértelmű és használható visszajelzést ad felhasználói hibák esetén. A bináris osztályozási feladathoz a „..
Miért elengedhetetlen a gépi tanulás az üzleti környezetben?
Napjaink gyorsan fejlődő digitális világában a vállalkozásoknak számos kihívással kell szembenézniük, ha a versenytársak előtt kell maradniuk. A másodpercenként generált hatalmas mennyiségű adat miatt a hagyományos elemzési és döntéshozatali módszerek elavulnak. Itt jön képbe a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia egy részhalmaza. A gépi tanulás játékmódot vált, forradalmasította az üzleti környezetet, és lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy páratlan pontossággal és..
Az én történetem a Hackerearth Loveislove Hackathon megoldásáról
A történet, amelyről írok, a Hackerearth Loveislove Machine Learning Hackathonon szerzett tapasztalataim. A problémafelvetés arra kéri, hogy bontsa ki a képek szövegét, és elemezze azt pozitív, negatív és véletlenszerű érzésekre. Ezt a Hackathont 5 nappal a beküldési határidő előtt találtam. Mivel új volt a természetes nyelvi feldolgozás és az ocr-konverzió, nagyon lenyűgözőnek találtam ezt a problémát, és elhatároztam, hogy feltöröm ezt a hackathont. Ezért elkezdtem kutatni a weben és a..
Új anyagok
A rádiógomb ellenőrzött eseményének használata a jQueryben
Ebben a cikkben látni fogjuk, hogyan kell dolgozni a jquery választógombbal ellenőrzött eseményeivel. A választógombok HTML gombok, amelyek segítenek kiválasztani egyetlen értéket egy csoportból...
Körkörös függőségek megoldása terraformban adatforrásokkal – lépésről lépésre
Mi az a körkörös függőségek Dolgozzunk egy egyszerű eseten, amikor az SQS-sor és az S3-vödör közötti körkörös függőség problémája van egy egymástól függő címkeérték miatt. provider..
Miért érdemes elkezdeni a kódolást 2023-ban?
01100011 01101111 01100100 01100101 — beep boop beep boop Világunk folyamatosan fejlődik a technológia körül, és naponta fejlesztenek új technológiákat a valós problémák megoldására. Amint..
🎙 Random Noise #2  – Örökbefogadás és hit
az analitika íratlan világának gondozása Szeretné, hogy ezek a frissítések a postaládájába kerüljenek? Iratkozzon fel itt . "Ha önvezető autókat gyártanak, akkor mi miért ne..
A legrosszabb politika és prediktív modellek májátültetésre jelöltek számára az Egyesült Államokban
A máj (vagy óangolul lifer) az emberi test legnehezebb belső szervére utal, amely csendesen működik a nap 24 órájában. Mit csinál a máj? 500 feladatot hajt végre a szervezet egészségének..
5 webhely, amely 2022-ben fejleszti front-end fejlesztői készségeit
Frontendmentor.io A tényleges projektek létrehozásával a Frontendmentor.io segítséget nyújt a front-end kódolási képességeinek fejlesztésében. A kódolást azután kezdheti meg, hogy..
Mikor kell használni a Type-t az interfészhez képest a TypeScriptben?
A TypeScript a JavaScript gépelt szuperkészlete, amely statikus gépelést ad a nyelvhez. Ez megkönnyíti a robusztus és karbantartható kód írását azáltal, hogy a hibákat a fordítási időben..