Публикации по теме 'mathematics'


НЛП от нуля к единице: вложения на основе подсчета, перчатки (часть 6/40)
Модели на основе совпадений и динамическая логистическая регрессия. Вступление.. В предыдущем блоге мы определили вложения и обсудили одну из популярных нейронных архитектур в Word2Vec. В этом блоге мы кратко обсудим еще одну известную нейронную архитектуру под названием Skip-gram. Мы потратим много времени на изучение других доступных встраиваний, таких как GloVe. Скип-грамм .. Модель CBOW обучена предсказывать целевое слово на основе ближайших контекстных слов, модель пропуска..
Основы науки о данных: объяснение компромисса между смещением и дисперсией
Как специалист по данным, ваша цель при построении подходящей модели — оптимизировать предсказание целевой переменной на основе ряда показателей (функций). Итак, как мы оцениваем эту оптимизацию? В машинном обучении цель состоит в том, чтобы оценить функцию, которая минимизирует среднеквадратичное расстояние ошибки между оценочной функцией и истинной функцией. Это может быть представлено уравнением ниже: Где: · n — количество прогнозов. · y_i – фактическое целевое..
Что математика будет делать в ИИ и машинном обучении?
Все, что вы должны знать о важности математики в машинном обучении и искусственном интеллекте Наше общество переживает различные технологические изменения. Буквально через пару десятков лет она будет не совсем такой, как сегодня. Одним из важных факторов, влияющих на различные аспекты повседневной жизни и трансформирующих их, является широкое распространение искусственного интеллекта и машинного обучения. Не так много людей, на которых в той или иной форме не повлиял искусственный..
Что делать, если ваша модель имеет ненормальное распределение ошибок
ОПТИМИЗАЦИЯ И МАШИНОСТРОЕНИЕ Что делать, если ваша модель имеет ненормальное распределение ошибок Как использовать деформацию для соответствия произвольному распределению ошибок Одна из самых важных вещей, которую может сказать нам модель, - это ее уверенность в прогнозе. Ответ на этот вопрос может прийти в виде распределения ошибок. Распределение ошибок - это распределение вероятностей для точечного прогноза, сообщающее нам, насколько вероятна каждая дельта ошибки...
Изучение механики алгоритмов квантовых вычислений
Квантовые алгоритмы обещают необычайный выигрыш по сравнению с классическими алгоритмами. Но как на самом деле выглядит квантовое будущее? Авторы : Тасмика Гокал (инженер по машинному обучению, Макс Келсен ) Люк Камолс (стажер квантовых исследований, Макс Кельсен ) Вступление Наступает новое десятилетие, и инвесторы, потребители и новаторы предсказывают , какие новые технологии, как ожидается, будут определять будущее. Несмотря на то, что квантовые вычисления только..
Работа с символьными выражениями
СТАТЬЯ Работа с символьными выражениями Из книги Пола Орланда distinct_variables 18">Математика для программистов Эта статья посвящена ● Моделирование алгебраических выражений как структур данных в Python. ● Написание кода для анализа, преобразования или вычисления алгебраического выражения. ● Построение структуры данных из элементов и комбинаторов ____________________________________________________________ Получите скидку 40 % на distinct_variables 18">Математику для..
Детерминанты матрицы
ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА ДЛЯ ДАННЫХ И МАШИНОСТРОЕНИЯ Детерминанты матрицы Один из основных расчетов для их ускорения В этом посте мы поговорим о детерминантах, простом способе вычисления свойств матрицы, относящихся к скорости наших моделей машинного обучения. Детерминанты Детерминанты позволяют нам вычислять свойства матриц и результаты быстрее, чем их решение в виде системы уравнений. На изображении мы видим детерминант n на n . Мы объясним, как рассчитываются..