Publikációk a témában 'machine-learning'
Az Acoustic Echo Cancellation 4. rész (IOT) használata
Mély modell beépített keresztfigyelő igazítással az akusztikus visszhang kioltásához (arXiv)
Szerző: Evgenii Indenbom , Nicolae-Cătălin Ristea , Ando Saabas , Tanel Pärnamaa , Jegor Gužvin
Absztrakt: A legújabb kutatási eredményeknek köszönhetően a mély tanulási modellek vonzó választássá váltak az akusztikus visszhang kioltására (AEC) a valós idejű telekonferencia alkalmazásokban. Mivel az akusztikus visszhang a rossz hangminőség egyik fő forrása, sokféle mély modellt..
Anomáliák észlelése folyamatvezérlő adatokban gépi tanulással
„Gyakorlati oktatóanyagok”
Anomáliák észlelése folyamatvezérlő adatokban gépi tanulással
Bemutatjuk az anomáliák észlelését a saját asztaláról generált adatokkal a Temperature Control Lab eszközön
Az anomália-észlelés a gépi tanulás hatékony alkalmazása valós helyzetekben. A csalárd tranzakciók észlelésétől az összetevő meghibásodásának előrejelzéséig betaníthatunk egy gépi tanulási modellt annak meghatározására, ha valami szokatlan történik.
Ami a gépi tanulást illeti, nagy..
Ctrl + P [NYOMTATÁS] otthona, minden benne lévő dolog és szervei ebben az életben
Az additív gyártás jelentős gondolkodásmódváltást jelent a dolgokat készítő emberek világában. Hozzá vannak szokva, hogy kivesznek egy nagy anyagtömböt, majd eltávolítanak belőle anyagot, hogy létrehozzák a kívánt elemet… a terméket. A 3D nyomtatás azonban ennek az ellenkezőjét teszi. Egy darab anyagot vesz fel, és a kívánt tárgyra építi fel. 🖨
Ha belegondolunk a 3D nyomtatás által kínált csökkentett pazarlásra, az alacsonyabb ellátási lánc bonyolultságára és a gyorsabb átfutási..
A Nash-egyensúly használata a gépi tanulási forgatókönyvekben, 2. rész
Elosztott nehézgolyós Nash-egyensúlyi algoritmus geometriai konvergenciája időben változó digráfokon korlátlan műveletekkel (arXiv)
Szerző: Duong Thuy Anh Nguyen , Duong Tung Nguyen , Angelia Nedich
Absztrakt: Javasolunk egy új elosztott algoritmust, amely egyesíti a nehéz labda lendületét és a konszenzuson alapuló gradiens módszert, hogy megtalálja a Nash-egyensúlyt (NE) a nem kooperatív konvex játékok egy osztályában, korlátlan akciókészletekkel. Ebben a megközelítésben a..
Szeretem Claude-ot, az Anthropic generatív algoritmusát
Az elmúlt hetekben próbálgattam a Claude generatív algoritmust, amelyet az Anthropic márciusban indított el, és most már második iterációjában van, és véleményem szerint ez az egyik legérdekesebb játékos a egyre zsúfoltabb mezőny , a Bard, amelyet a Google a közelmúltban 43 nyelven és még sok más országban vezetett be , valamint a Meta LLaMA, amely hamarosan kereskedelmi forgalomba kerül a vállalati ügyfelek számára.
Mitől érdekes Claude? Először is a mögötte álló cég. Az..
Termékajánló motor építése az AWS SageMaker segítségével
„Gépi tanulás”, „Oktatóanyag”
Termékajánló motor építése az AWS SageMaker segítségével
Ismerje meg, hogyan építhet fel és taníthat személyre szabott ajánlómotort az Amazon SageMaker Factorization Machines segítségével
Akár hiszi, akár nem, az ajánlórendszerek szinte mindenhol jelen vannak, hiszen az internethasználat életünk szerves részévé vált.
A világhálón minden nap találkozunk eggyel (vagy többel). Az ajánlórendszerek a webes személyre szabás fontos aspektusát képezik,..
Programozza be saját adattisztító/-előkészítő eszközét Python és SQL használatával
TDLR: Python program, amely csv-fájlt olvas , és egy felhasználó által definiált config.json fájlt használ az SQL utasítások futtatásához. > az adatokon. A felhasználási példa a következő lenne:
python3 main.py --source ships.csv --config hamburg_bremerhaven
Motiváció
A gépi tanulást szeretnénk használni egy hajó becsült érkezésének előrejelzésére (ez a példa a Bremerhaven és Hamburg közötti útvonalra). Nagy adatkészlettel rendelkezünk gépi tanulási modellünk..
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..