Publikációk a témában 'machine-learning'
Machine Learning Pipelines hangszerelése a Dagsterrel
Szerző: Sandy Ryza | Megjelenés dátuma: 2022–10–31
Hacsak nem olyan cégnél dolgozik, amelynek küldetése az, hogy jobb osztályozót építsen az „Iris-adatkészlet” számára, a gépi tanulás az adatfolyamok kiépítését jelenti. Egy ML-modell betanításához – legyen az egy sklearn logisztikus regresszió vagy egy Tensorflow/PyTorch/Hugging Face mélytanulási modell – szükség van egy betanító készletre, amely általában adattranszformációkat igényel. Miután betanította a modellt, ki kell..
Hogyan viselkednek a mélygeneratív modellek, 2. rész (mesterséges intelligencia)
1. Kábítószer-kölcsönhatások előrejelzése mélygeneratív modellek segítségével (arXiv) grafikonokon
Szerző: Nhat Khang Ngo , Truong Son Hy , Risi Kondor
Absztrakt: A kábítószerek és célpontjaik látens ábrázolásai, amelyeket kortárs grafikon-autoencoder-alapú modellek hoztak létre, hasznosnak bizonyultak a csomópont-pár kölcsönhatások számos típusának előrejelzésében nagy hálózatokon, beleértve a gyógyszer-gyógyszer, a gyógyszer-célpont és cél-cél interakciók. A legtöbb..
Hogyan működnek az ajánlási rendszerek?
Mindennapi digitális életünkben számos ajánlórendszert látunk mindenhol, a közösségi médiától kezdve, amely új, nem látott tartalmakat ajánl, az e-kereskedelemig, amely olyan termékeket javasol, amelyeket esetleg bevásárlókosarunkba tesz. Számítógépes programokat látunk, amelyek megpróbálják megjósolni, hogy egy adott időpontban mit akarunk és mit szeretünk. Ilyenek az ajánlórendszerek az őket használó felhasználók számára.
Technikai értelemben az ajánlási rendszer az információszűrő..
Nagy vöröseltolódású kvazárokon alapuló kutatás, 2. rész
A JCMT/SCUBA-2 850 μm-es többletszámot tár fel a megaparsec skálákon a nagy vöröseltolódású kvazárok körül. A túlsűrűség jellemzése és a kvazárok Lyα-ködeihez való igazodásuk (arXiv)
Szerző: Fabrizio Arrigoni Battaia , Aura Obreja , Chian-Chou Chen , Marta Nowotka , Michele Fumagalli , J. Xavier Prochaska , Yujin Yang , Zheng Cai , Nahir Muñoz-Elgueta , Matteo Fossati
Absztrakt: Szisztematikus felmérést végeztünk a nagyz-értékű kvazárok környezetéről szubmilliméteres..
VÁZLATOK MŰVÉSZETRE ALAKÍTÁSA GÉPI TANULÁSSAL
Művész-e vagy sem, ha felvesz egy tollat, és megpróbál valami olyasmit lerajzolni, ami élénken ábrázolódik az elméjében, de egyszerűen nem néz ki egészen jól, frusztráló lehet. Terméktervező és -fejlesztő cég, a Cambridge Consultants a gépi tanulást használja fel egy emberi vázlattal elindított rajz befejezéséhez és továbbfejlesztéséhez. A „Vincent” áttörést jelentő ML egy „felhasználói” vázlatot ötvöz a reneszánsz óta felemésztett művészet összességével, mintha Van Gogh, Cezanne és..
A gyakorlati tapasztalat hatása az adattudományban
Az adattudomány felgyorsult és folyamatosan fejlődő világában nem lehet eléggé hangsúlyozni a gyakorlati tapasztalatok jelentőségét. Míg az elméleti tudás képezi az alapot, a tudás gyakorlati forgatókönyvekben való alkalmazásának képessége az, ami igazán megkülönbözteti a sikeres adattudósokat. Ez a cikk bemutatja a gyakorlati tapasztalat fontosságát az adattudományban, és megvilágítja annak szerepét a karrierutak alakításában.
Műszaki képességeinek erősítése
A gyakorlati..
Az indiai pályakezdőknek kezdetben kerülniük kell az adattudományt karrierként.
Az adattudomány divatszóvá vált a munkaerőpiacon, és az egyik legkeresettebb karrierlehetőségnek tartják.
A Big Data térnyerésével sok fiatal szakember vonzódik az adattudomány, mint pályaválasztás felé. Az indiai pályakezdőknek azonban kezdetben több okból is kerülniük kell az adattudományt, mint karriert.
Adattudományi készségkészlet Kihívásokkal teli álláspiac Az üzleti kontextus megértése
Skillset for Data Science
Az adattudomány olyan speciális készségeket..
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..