Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Устранение выбросов для устойчивых моделей машинного обучения
Представьте, что вы потратили месяцы на сбор и подготовку набора данных, тщательный отбор функций и построение модели машинного обучения. Вы точно настроили гиперпараметры, оценили производительность модели и уверены, что она готова делать точные прогнозы на основе новых данных. Но как только вы развертываете модель, вы начинаете замечать некоторые странные результаты. Модель делает странные предсказания, которые кажутся бессмысленными. Что пошло не так? Ответ может заключаться в..
Инновации, основанные на надежной классификации, часть 1 (машинное обучение)
Критические точки ++: гибкая мера важности облака точек для надежной классификации, состязательной защиты и объяснимого ИИ (arXiv) Автор: Меир Йосеф Леви , Гай Гильбоа Аннотация: Способность точно и быстро обрабатывать образцы вне распределения (OOD) имеет решающее значение в реальных приложениях, требующих безопасности. В этой работе мы сначала изучаем взаимодействие между критическими точками трехмерных облаков точек и образцами OOD. Наши выводы заключаются в том, что..
Инновации в области искусственного интеллекта могут не стать следующим Святым Граалем; Тем не менее они имеют значение
В литературе о короле Артуре Святой Грааль описывается как сокровище, сделанное из чаши, блюда или камня, которые чудесным образом исцеляют болезни, приносят богатство и даже могут обеспечить вечное омоложение. Нынешний ажиотаж вокруг инноваций в области искусственного интеллекта (ИИ) напоминает такое же средневековое увлечение Святым Граалем. Несмотря на такую ​​шумиху, существует много опасений относительно рисков инноваций в области ИИ. Перевешивают ли..
Побалуйте себя использованием «черной» библиотеки при написании кода на Python
Побалуйте себя использованием «черной» библиотеки при написании кода на Python Самый простой способ иметь «единый формат правильного» кода Вы когда-нибудь копировали и вставляли пример кода из документации библиотеки или Stack Overflow? Или, может быть, у вас нет чистого опыта программиста, поэтому вы не обучены писать идеально отформатированный код? Вы хотите улучшить читаемость своего кода, чтобы произвести впечатление на других? Одним из преимуществ языка программирования..
Что нужно, чтобы стать инженером по машинному обучению в 2023 году?
Привет и добро пожаловать, я Techghoul, энтузиаст и эксперт AI/ML. Сегодня я расскажу вам, что нужно, чтобы стать инженером по машинному обучению в 2023 году. Да, но почему? Вас интересуют технологии и решение сложных задач? Вы хотите карьеру, которая предлагает высокий спрос, высокую зарплату и возможность оказать влияние на реальный мир? Тогда вам идеально подойдет профессия инженера по машинному обучению! Как инженер машинного обучения вы будете проектировать, создавать и..
Matplotlib для визуализации данных-II
Я продолжил пост снизу: https://medium.com/@raksheshashank/matplotlib-for-data-visualization-i-cf4684197e98 # Построение гистограммы data={'Имя':['Арнав','Шила','Азхар','Бинси'","Яш","Назар"], "Рост":[60,61,63,65, 61,60]"Вес":[47,89,52,58,50,47]} df=pd.DataFrame(data) df.plot(kind='hist') plt.show() # Настройка гистограммы 2. data={'Имя':['Арнав','Шила','Азхар','Бинси',Яш","Назар"], "Рост":[60,61,63, 65,61,60]"Вес":[47,89,52,58,50,47]} df=pd.DataFrame(data)..
Округленная оценка рекомендательных систем
EvalRS: оценка рекомендательных систем во многих тестах В этой статье описывается новый вызов данных и кода, который в настоящее время выполняется: EvalRS . Мы решили организовать EvalRS с друзьями из Coveo, Microsoft и NVIDIA, чтобы лучше понять оценку в рекомендательных системах. Присоединиться к вызову может любой желающий. Существуют призы за лучшие системы, лучшие идеи и лучшие студенческие работы. Также есть возможность представить системы на конференции CIKM. Если вы..