Публикации по теме 'data'
Превращение новостей в данные — День 1
9 августа 2022 г.
Я всегда хотел поиграть с превращением новостей и других статей в данные — будь то аналитическая панель или просто какой-то агрегатор, но у меня никогда не было возможности попробовать это по ряду причин.
Сейчас я нахожусь в той точке своей жизни, когда я нахожусь в достаточно хорошем состоянии, чтобы взяться за проект, руководствуясь только любопытством в качестве движущего фактора, так почему бы не попробовать.
Сегодня я только изучу соответствующие API и проведу..
SQL для разработчиков Python – Введение
SQL для разработчиков Python – Введение
Введение — от структуры к транзакции с Python SQLite
SQL (язык структурированных запросов) — это стандартный язык программирования для управления данными и запроса данных в реляционных базах данных. Используя SQLite Python, мы проиллюстрируем каждую категорию команд, сделав это исследование одновременно теоретическим и практическим.
По мере того, как мы погружаемся в SQL, очень важно понимать его различные аспекты: DDL, DML, DQL, DCL и TCL...
Что такое неявное глубокое обучение?
См. увеличенную версию обложки здесь » .
Правила прогнозирования в глубоком обучении основаны на прямом рекурсивном вычислении через несколько уровней. Неявные правила глубокого обучения выходят далеко за рамки, полагаясь на решение неявного (или «с фиксированной точкой») уравнения, которое необходимо численно решить, чтобы сделать прогноз: для заданного входного вектора u прогнозируемый вектор y имеет форму
[Статья по теме: Оценка моделей в мире глубокого обучения ]..
Как далеко мы продвинулись с Zero Shot Learning, часть 2 (машинное обучение)
Начало работы с обучением Zero Shot
Что такое нулевое обучение? Исследование объясняет, что нулевое машинное обучение используется для создания моделей распознавания для невидимых целевых классов, которые… analyticsindiamag.com
Интерполяция веса сильных нулевых моделей для непрерывного обучения на основе импульса (arXiv)
Автор: Зафир Стояновски , Карстен Рот , Зейнеп Аката
Аннотация . Большие предварительно обученные..
Достижения в методах машинного обучения для обнаружения припадков, часть 3 (Healthcare X ML)
Важные низкоразмерные спектрально-временные характеристики для обнаружения припадков (arXiv)
Автор: Сюцун Ян , Дунпин Ян , Цзыхуай Линь , Бранка Вучетич
Аннотация: Обнаружение начала припадка по сигналам электроэнцефалографии (ЭЭГ) является сложной задачей из-за нестереотипности припадков, а также их стохастических и нестационарных характеристик по своей природе. Считается, что совместные спектрально-временные характеристики содержат достаточную и мощную информацию о..
Как работает Triplet Loss, часть 1 (Расширенное машинное обучение)
Полная кросс-триплетная потеря в пространстве меток для аудиовизуального кросс-модального поиска (arXiv)
Автор: Дунхуо Цзэн , Янан Ван , Цзяньмин Ву , Казуси Икэда
Вывод: проблема разрыва неоднородности является основной проблемой кросс-модального поиска. Поскольку кросс-модальные данные (например, аудиовизуальные) имеют разные распределения и представления, которые нельзя сравнивать напрямую. Чтобы преодолеть разрыв между аудиовизуальными модальностями, мы изучаем общее..
Построение прогностических моделей с использованием методов машинного обучения
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании алгоритмов для изучения данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Он использовался в самых разных областях, от здравоохранения до финансов и розничной торговли. Методы машинного обучения можно использовать для создания прогностических моделей, которые могут точно предсказывать исход определенных событий или ситуаций. Эти модели могут помочь предприятиям принимать более..
