Publikációk a témában 'machine-learning'
IBM Watson Factoid Assistant: Egyedi keresősáv a Wikipédiához
A crowdsourcing korszakában semmi sem tűnik ki olyan méretekben, mint a Wikipédia; 2001 óta csaknem 5,8 millió cikket halmozott fel, és a történelemmel, földrajzzal, politikával és szinte bármi mással kapcsolatos kérdések és kíváncsiság forrása.
Mi lenne, ha rendelkezhetne egy keresősávval, amellyel közvetlenül beírhatja kérdéseit a Wikipédiába, ahelyett, hogy oldalról oldalra ugrálna egy konkrét tényt keresve (ami igaz, hogy hihetetlenül kielégítő, ugyanakkor időpazarló lehet)?
Még..
JAX: Gyors, mint a PyTorch, egyszerű, mint a NumPy
A JAX a TensorFlow és a PyTorch új versenytársa. A JAX az egyszerűséget hangsúlyozza a sebesség és a méretezhetőség feláldozása nélkül. Mivel a JAX kevesebb kazánkódot igényel, a programok rövidebbek, közelebb állnak a matematikához, így könnyebben érthetőek.
TL;DR :
🐍 Hozzáférés a NumPy funkciókhoz a import jax.numpy és a SciPy funkciókhoz a import jax.scipy segítségével. 🔥 Gyorsíts fel az éppen időben történő összeállítással a @jax.jit -al díszítve. ∇ Vegyen..
Forgalommennyiség előrejelzése
Ebben a blogbejegyzésben végigmegyek a gépi tanulási modell létrehozásának teljes folyamatán a híres Traffic volumen adatkészleten, amelyet sokan használnak szerte a világon. Információt nyújt a forgalom nagyságáról az ünnepek, a hőmérséklet, az időjárási körülmények, a dátum és az idő függvényében.
Az adatok megszerzése
Ez az első lépés, amit meg kell tennünk, miközben megpróbálunk létrehozni egy modellt. Mivel az adatok nélkül nincs lehetőség a modell létrehozására.
Beviteli..
Az adatelemzés módja
Az adatelemzés sikeréhez technikai készségek, üzleti ismeretek és puha készségek kombinációja szükséges. Íme néhány tipp, hogyan lehet sikeres ezen a területen:
Erős technikai készségek fejlesztése: Ez magában foglalja a különböző programozási nyelvek, például az SQL és a Python megértését, valamint a statisztikai elemzési és adatvizualizációs eszközökben való jártasságot. Folytassa a tanulást, és maradjon naprakész az új technológiákkal és technikákkal. Az alábbiakban felsorolunk..
Önfelügyelt, mélyreható tanulás (1. rész)
Előrelépések LeCun tortájának génoise-jában!
Mi ez az önfelügyelt tanulás, amit most mindenhol hallunk?
Az önfelügyelt tanulás egy újabb gépi tanulási módszer, de egy speciális ;) ahol a hálózat a megfigyelt tulajdonságok felhasználásával tanulja meg az adatok rejtett tulajdonságait, és hasznossá teszi a hálózatot számos más downstream felismerési feladathoz.
Kevesen tartják az SSL-t (self-supervised learning), a nem felügyelt tanulás egy altípusát. Én személy szerint úgy..
Marketing és gépi tanulás: a kombináció egy győzelem
Ha ma előrébb akar maradni az üzleti életben, akkor gondoskodnia kell arról, hogy lépést tartson a változó technológiákkal. Az üzlet egyik területe, amelyre összpontosítani kell, amikor a legújabb technológia alkalmazásáról van szó, a marketing.
A marketing manapság nagyon széles spektrummal rendelkezik. A „marketing minden aspektusának digitalizálásával” döntő fontosságúvá válik, hogy a marketingesek alkalmazkodjanak készségeikhez és igazodjanak a legújabb trendekhez.
A megfelelő..
Miért van szükségünk atomi pontosságú félvezető-gyártásra?
Miért van szükségünk atomi pontosságú félvezető-gyártásra?
A nanotudomány egyik leglenyűgözőbb aspektusa a közvetlen atomgyártás, vagy az anyag atomról atomra történő felépítése. Eredetileg ezek az ötletek Feynmantől és Drexlertől származnak (szintén erősen ajánljuk Cyrus Mody „A Moore törvényének hosszú karját”). Jelenleg ez a vízió pásztázó szonda mikroszkópiával, például pásztázó alagútmikroszkópiával (STM) vagy érintésmentes atomerőmikroszkópiával (NC-AFM) valósítható meg, amint azt..
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..