Публикации по теме 'bayesian-statistics'


Мягкое голосование: байесовский стиль
Новый способ совместить продукцию разных моделей Фон Существует множество моделей машинного обучения, которые можно использовать для решения задач контролируемого обучения. К ним относятся: линейная / логистическая регрессия, k-ближайшие соседи, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов и другие. Какой лучше использовать? Разные модели лучше всего подходят для разных задач, и часто лучшая модель - это какая-то умная комбинация этих моделей. Голосование модели Для..
Полезность машинного обучения в диагностическом здравоохранении
В последнее десятилетие наблюдается значительный рост применения ИИ и машинного обучения в области медицины. Тем не менее, этичность, надежность и пригодность этих инструментов должны быть тщательно рассмотрены, если они должны заменить существующие традиционные подходы. Здесь я рассмотрю 3 способа, которыми машинное обучение может принести пользу здравоохранению: 1. Переопределение и обоснование порогов риска заболеваний и расстройств В настоящее время при диагностике многие..
Байесовское глубокое обучение с Fastai: как не сомневаться в своей неуверенности!
Сегодня нейронные сети стали заголовками во многих областях, таких как классификация изображений раковых тканей, создание текста или даже оценка кредитоспособности. Тем не менее, одна большая проблема, которую редко решают с помощью этих моделей, - это неопределенность прогноза. Когда мы, люди, учимся, одна из наших самых сильных сторон - знать свои слабости, а не действовать в условиях слишком большой неопределенности. Однако это не относится к большинству моделей машинного обучения,..
Начните с байесовского вывода
Начните с байесовского вывода Если вы работали с машинным обучением и не уделяли байесовскому выводу особого внимания, я бы сказал, что это определенно то, на что стоит обратить внимание. Вы не только получите новый взгляд на то, как рассматривать различные модели машинного обучения, но и получите новый набор подходов к решению проблем анализа данных с помощью. В этой статье я объясню некоторые основы того, что такое байесовский вывод, когда он может быть полезен, и приведу несколько..
6 различных способов реализации VAE с помощью TensorFlow 2 и TensorFlow Probability
С момента своего появления в 2013 через эту статью вариационный автокодировщик (VAE) как тип генеративной модели штурмовал мир байесовского глубокого обучения с его применением в широком диапазоне областей. Оригинальная статья Кингмы и Веллинга имеет более 10 тысяч цитирований; Между тем, поскольку на первый взгляд ее конструкция может показаться непростой для восприятия, было опубликовано множество замечательных статей, объясняющих интуицию, архитектуру и другие различные..
Актуальные темы машинного обучения, исследовательские лаборатории ИИ в Индии, байесовские варианты использования и рабочие места
Главные темы машинного обучения 2021 года от Шеймуса Макговерна Актуальные темы машинного обучения меняются из года в год, и в 2021 году особое внимание уделяется MLOps, машинному обучению в реальном времени и другим. Выдающиеся лаборатории искусственного интеллекта в Индии По всей стране лаборатории искусственного интеллекта в Индии добились больших успехов в продвижении этой области на новый уровень. Вот некоторые выдающиеся лаборатории. 6 применений байесовских..
Оценка максимального правдоподобия по теореме Байеса
Вероятно, одним из самых популярных и простых методов оценки параметров является оценка машинного обучения, и теорема Байеса, будучи самостоятельным гением, имеет множество приложений. Но можно ли рассматривать машинное обучение (не машинное обучение) как приложение теоремы Байеса? Давайте посмотрим. Давайте резюмируем теорему Байеса, используя очень простую и простую задачу выбора урны и шара, проблемы, которые встречаются как самая первая проблема применения теоремы Байеса...