Публикации по теме 'machine-learning'
Цепь Маркова Учебник для малышей-2
Как объяснялось в предыдущем рассказе — «Учебник по цепям Маркова для малышей-1 », Теперь мы знаем некоторые подробности о цепях Маркова, знаем основы цепей Маркова и построения матрицы переходов.
В предыдущей истории мы предсказали предстоящие состояния распределения населения (нахождение ожидаемых значений), итеративно умножая его на матрицу перехода. По сути, я попытался объяснить эту основную теорему, используя этот пример —
Здесь X₀ — начальное состояние распределения..
Краткое и, надеюсь, не скучное введение в обработку естественного языка
Получение понимания из текста всегда было проблемой. Из-за языковой двусмысленности, плохой орфографии, неизвестных диалектов (например, подростки в социальных сетях) или даже плохо сформулированных фраз (вот снова подростки, лол). Иногда трудно интерпретировать написанное, становится трудно или даже невозможно получить хоть малейшее представление о точке зрения автора.
Благодаря усовершенствованию вычислительных мощностей теперь можно решать когнитивные задачи, которые раньше были..
Выпущена Legal NLP 1.2.0 для Spark NLP! ⚖️
Мы рады приветствовать новую версию Legal NLP 1.2.0, включающую следующие новые возможности.
Экосистема искры
Legal NLP был создан на основе Spark NLP, который использует конвейеры Spark MLLib. Это означает, что у вас может быть общий конвейер с любым компонентом Spark NLP Spark MLLib. Кроме того, вы комбинируете его с остальными нашими лицензированными библиотеками, такими как Visual NLP, Healthcare NLP или Finance NLP. Библиотека работает поверх Transformers и других архитектур..
Демократизация наборов данных — Arithmetica.io
Машинное обучение в реальном мире отличается от соревнований по науке о данных, таких как Kaggle , drivendata и т. д. В то время как соревнования по науке о данных оптимизируют одну метрику, такую как AUC или потери журнала или RMSE и т. д., модели реального мира требуют более тщательного сравнения между моделями на разнообразие метрик. Чтобы практиковать настоящую науку о данных, нужно понимать и сравнивать различные метрики из отправки. Платформа Arithmetica предоставляет..
Решение проблемы модальной реактивности Livewire с помощью OpenAI: мой личный опыт
Для тех, кто может быть не знаком, Livewire — это фреймворк для создания динамических интерфейсов в Laravel, популярном фреймворке для веб-разработки на PHP. Одной из особенностей Livewire является возможность использовать модальные окна, которые представляют собой всплывающие окна, которые могут отображать содержимое или формы.
Недавно я столкнулся с проблемой, когда мои модальные окна Livewire не работали должным образом. Всякий раз, когда я пытался открыть модальное окно, оно..
Как работает Projected Gradient Descent в конвейерах машинного обучения, часть 1
Ускоренный распределенный проецируемый градиентный спуск для выпуклой оптимизации с кликовыми связанными ограничениями (arXiv)
Автор: Юто Ватанабэ , Казунори Сакурама .
Аннотация: В этой статье рассматривается задача распределенной выпуклой оптимизации с классом связанных ограничений, которые возникают в многоагентной системе, состоящей из нескольких сообществ, моделируемых кликами. Во-первых, мы предлагаем полностью распределенный алгоритм на основе градиента с новым оператором,..
Уроки создания ИИ для предотвращения кибератак
19 марта 2016 года Джон Подеста был обманут, чтобы раскрыть свои учетные данные Gmail поддерживаемой Россией организации, которая затем распространила электронные письма, касающиеся кампании Клинтона, эффективно повлияв на выборы 2016 года.
Атаки социальной инженерии, подобные этой (и гораздо более изощренные), находятся на подъеме и становятся все более совершенными с каждым днем. Они опираются на доверие, которое мы оказываем нашим бизнес-инструментам и социальным сетям, особенно..
