Публикации

Векторы слов для людей, не связанных с НЛП, и исследователей
Векторы слов - это просто векторы чисел, которые представляют значение слова. На данный момент это не очень ясно, но мы вернемся к этому чуть позже. Прежде всего полезно рассмотреть, почему векторы слов считаются таким шагом вперед по сравнению с традиционными представлениями слов. Традиционные подходы к НЛП, такие как одноразовое кодирование и модели набора слов (т. Е. Использование фиктивных переменных для представления наличия или отсутствия слова в наблюдении (например, в..
Методология Sensefolio Score: 2-я часть — ОЦЕНКА ОТЧЕТОВ ПО УСТОЙЧИВОМУ РАЗВИТИЮ И ESG
Алгоритм Sensefolio также учитывает отчеты компаний. Он просматривает все их отчеты « Устойчивое развитие », « Отчеты об окружающей среде, социальной сфере и управлении (ESG) » или просто их « Годовой ». отчеты, а также расшифровки звонков о доходах компаний, и применяет внутренний алгоритм обработки естественного языка (NLP) для оценки степени участия компаний в социальных, экологических и управленческих темах, определенных Sensefolio. Компании из крупнейших индексов в настоящее..
Иерархии абстрактных машин — забытая иерархическая структура RL
Немногие фреймворки приближаются к фреймворку Hierarchies of Abstract Machines (HAM) по элегантности и силе выражения. HAM естественным образом моделируют иерархию, предполагая, что машины звонят друг другу. Каждая машина изучила политику для решения некоторой подзадачи в среде, и в результате их можно легко «перенести» в другие домены. В этой статье предполагается базовое понимание обучения с подкреплением, но основное внимание будет уделено интуиции и примерам. Почему важны иерархии?..
PAPIs ’16 в Proceedings of ML Research (с участием Uber и Dataiku)
В прошлом месяце мы опубликовали материалы продвинутых докладов, представленных на 3-й Международной конференции по прогностическим приложениям и API ( PAPIs ‘16 ), проходившей в Бостоне 11–12 октября 2016 г. На конференции было представлено 27 докладов об интеграции машинного обучения в реальные приложения, процессы и бизнес. Наши докладчики представили методы, инструменты и извлеченные уроки аудитории исследователей и практиков отрасли с широким диапазоном уровней опыта. В первом..
Машинное обучение в Excel с xl8ml! Часть 1: Совместная фильтрация
Введение Почти каждый день мы слышим о какой-то новой удивительной вещи, разработанной Tesla/Apple/Google/Facebook. И очень часто они говорят, что мы использовали машинное обучение или глубокое обучение для разработки этой инновации. И ты думаешь про себя, я хочу сделать то же самое. У меня есть некоторые данные, я могу использовать их для улучшения/оптимизации своего бизнеса, и я думаю, что машинное обучение может мне помочь. Но с чего начать, нужно ли мне изучать язык..
Создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения с помощью AWS SageMaker
Введение в AWS SageMaker. Amazon SageMaker - это полностью управляемый сервис, который предоставляет каждому разработчику и специалисту по обработке данных возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML) . SageMaker снимает тяжелую нагрузку на каждом этапе процесса машинного обучения, чтобы упростить разработку высококачественных моделей . Он может создавать модели, обученные с помощью данных, выгруженных в сегменты S3 , или из потоковых..
Шаблоны дизайна флаттера: 11 - Абстрактная фабрика
Обзор шаблона проектирования Абстрактная фабрика и его реализация в Dart и Flutter В прошлой статье я проанализировал шаблон проектирования Factory Method. На этот раз я хотел бы проанализировать и реализовать шаблон проектирования ООП, который имеет аналогичное назначение, даже похожее имя, но более гибкий и лучше подходит для структуры больших проектов, чем шаблон проектирования фабричный метод - это абстрактная фабрика. Оглавление Что такое шаблон проектирования "Абстрактная..
Веб-приложение переводчика субтитров с Streamlit и EasyNMT
Пошаговое руководство по созданию веб-приложения переводчика субтитров с использованием библиотеки Streamlit менее чем за час Схема - Введение — Формат ввода — Обзор Streamlit - Обзор EasyNMT — Демо - Код и прохождение Субтитры  – это текст, отображаемый в нижней части экрана кинотеатра или телевизора, который переводит или транскрибирует диалог или повествование, помогая тем, для кого не является родным, понимать контент на другом языке и наслаждаться..
Краткое руководство: установите Angular2 и Material2 с помощью angular cli
Некоторое время назад я боролся с настройкой рабочего приложения Angular2 с дизайном материалов Google в качестве основной платформы макета. Вот почему я решил сделать краткое руководство (которое, по сути, представляет собой маркированный список в сочетании с изображениями), как его установить. Вам понадобится рабочая установка npm и node.js. Прежде всего предупреждение, которое на самом деле задумано как совет из лучших побуждений: Все компоненты Material2 все еще находятся в..
Отслеживание метро Нью-Йорка из моей квартиры
Если вы когда-либо жили в Нью-Йорке, вы, вероятно, понимаете, почему люди говорят, что у них есть отношения любви / ненависти к жизни здесь. Есть масса вещей, которые стоит любить: кажущееся бесконечным количество мероприятий на любой вкус, невероятно широкий выбор блюд и ресторанов на выбор, разнообразие культур и людей, трепет, наблюдая за горизонтом каждое утро и какая-то невероятная архитектура - и это лишь некоторые из них. Но, к сожалению, есть столько же вещей, которые можно..
Распределение портфеля нескольких классов и диверсификация рисков: генетические алгоритмы и «жирный хвост»…
Соревнование по алгоритмической торговле на Среднем Западе в Чикаго, ч. 1 Этой весной я возглавлял команду UVA на ежегодном соревновании по алгоритмической торговле на Среднем Западе в Калифорнии. В этом году в конкурсе участвовали три дела: Валютная динамика и денежно-кредитная политика Создание рынка опционов Распределение портфеля нескольких классов и диверсификация рисков Моя команда заняла третье место в кейсе по созданию рынка опционов, но в этой статье я расскажу о новом..
Прогноз сердечных заболеваний
В этом проекте машинного обучения я собрал набор данных из Kaggle и буду использовать машинное обучение, чтобы прогнозировать, страдает ли человек сердечным заболеванием или нет. Импорт библиотек Давайте сначала импортируем все необходимые библиотеки. Я буду использовать numpy и pandas для начала. Для визуализации я буду использовать подпакет pyplot пакета matplotlib , использовать rcParams для добавления стилей к графикам и rainbow для цветов. Для реализации моделей..
Обучение с подкреплением с помощью ретроспективного опыта Воспроизведение
Редкие и двоичные вознаграждения Обучение с подкреплением приобрело большую популярность в последние годы благодаря некоторым впечатляющим успехам, таким как победа над чемпионом мира по го и (совсем недавно) победа в матчах с лучшими профессионалами в популярной стратегии в реальном времени StarCraft 2. Один из впечатляющих аспектов таких достижений так как AlphaZero (последний игровой агент в Go) учится на редких двоичных наградах, он либо выигрывает, либо проигрывает в игре...
Внимание: забудьте о рекуррентных нейронных сетях.
Вам, вероятно, следует заменить свои повторяющиеся сети свёртками и быть счастливым Некоторые говорят, что перевод с одного языка на другой - это больше искусство, чем наука. Не так давно Дуглас Хофштадтер в статье , опубликованной в The Atlantic, указал на поверхностность машинных переводов. Несмотря на ограничения, трудно отрицать, что программное обеспечение автоматического перевода не только работает достаточно хорошо во многих случаях, но и что лежащая в его основе технология..
Прогноз механизма действия (MoA)
Kaggle Competiton: определение MoA нового препарата Пройти конкурс можно по следующей ссылке Обзор ( https://www.kaggle.com/c/lish-moa/overview ). Он предполагает понимание биологического механизма заболевания . В этом методе ученые стремятся идентифицировать белок-мишень, связанную с этим заболеванием, чтобы построить молекулу, которая может исправить этот белок-мишень, чтобы помочь вылечить болезнь. Короче говоря, ученые дали этой процедуре ярлык, называемый механизмом действия или..
AsyncImage в SwiftUI
На момент написания этого поста WWDC21 все еще находится в разработке. И, как оказалось, анонсы этого года открывают для разработчиков действительно отличные и захватывающие новости. Среди них SwiftUI, похоже, хорошо оснащен новыми API, представлениями и инструментами, которые, несомненно, сделают создание приложений с его помощью еще более простой и увлекательной задачей. Новое и довольно интересное представление, представленное в этом третьем выпуске SwiftUI, - это AsyncImage ...
Наносим удар: точность прогнозирования M5
Соревнование M5 Forecasting Accuracy Kaggle ( здесь ) ставит перед участниками задачу предсказать 4 недели будущих продаж набора розничных товаров на основе данных обучения за последние 5 лет . Имея очень небольшой опыт прогнозирования, я решил задокументировать свою попытку прогнозирования с точки зрения новичка. Имея только свой MacBook Pro 2015 года и не затуманенный никакими лучшими практиками , я отправился прогнозировать продажи одного из крупнейших ритейлеров в мире. Я представляю..
Выступление на React Аликанте
Недавно я выступал на конференции React Alicante . Было очень приятно быть приглашенным на такое грандиозное мероприятие, которое заслуживает особых аплодисментов, так как это была первая конференция организаторов. Слава им ! Также было здорово иметь возможность внести свой вклад, поделившись своими идеями и спонсируя конференцию. Мы считаем, что в испанском сообществе программистов есть большой потенциал, который необходимо развивать. Доклад, который я сделал, затронул несколько..
R29 имеет *НОВУЮ* адаптивную домашнюю страницу
Эта статья была первоначально опубликована 25 мая 2016 г. На этой неделе наша команда запустила долгожданный адаптивный дизайн домашней страницы. Для нас это очень важно не только потому, что домашняя страница служит входной дверью для нашего сайта и нашего бренда, но и потому, что она запускает наши планы по переводу всех страниц Refinery29 (категории, статьи, слайд-шоу и т. д.) на адаптивный дизайн. . И это не только красиво во всех размерах окон, новая домашняя страница..
Дзен и искусство прогрессивного совершенствования
Когда я не занимаюсь программированием, я как можно больше бываю в лесу в походах и походах. Иногда мне нужно что-то посмотреть на моем телефоне (например, адрес), и я часто вижу это: Но почему!? Я думаю про себя. Все, чего я хочу, это какой-нибудь текст, в котором мне сообщалось бы, где можно купить пива после этого похода. Почему моя одна полоска (сигнала) не может указать мне направление? Этот вопрос привел меня к открытию Progressive Enhancement и тому, как оно может помочь таким..