Публикации по теме data-science

Публикации по теме 'data-science'

Работа с функциями активации, часть 3 (машинное обучение)

Настройка функций активации с учетом данных снижает ошибку нейронной сети (arXiv) Автор: Фучан Гао , Боюй Чжан . Аннотация: В этой работе мы предлагаем новую немонотонную функцию активации: модуль. Большинство опубликованных исследований нелинейностей сосредоточено на монотонных функциях. Мы эмпирически демонстрируем, как при использовании функции активации модуля в задачах компьютерного зрения модели обобщаются лучше, чем с другими нелинейностями — повышение точности до 15% в..

ИИ и искусство быть человеком

Эволюция ИИ связана не только с технологическим прогрессом; это зеркало, отражающее нашу собственную человечность. Стремясь заставить машины понимать нас и подражать нам, мы обнаруживаем, что понимаем, что на самом деле означает быть человеком. Алия Григ, основатель/генеральный директор: LinkedIn | Твиттер Когда мы разрабатываем наш ИИ под названием SensEI , мы сталкиваемся с интригующим вопросом: Может ли ИИ помочь нам стать более человечными? На первый взгляд вопрос..

Максимизация эффективности в соревнованиях Kaggle с пакетом Python kaggle_util

Вы устали тратить часы на настройку каталогов, загрузку наборов данных, отправку результатов и просмотр таблицы лидеров, участвуя в соревнованиях Kaggle? kaggle_util здесь, чтобы помочь вам со всеми вашими проблемами, связанными с Kaggle! kaggle_util — это пакет Python, предоставляющий набор служебных функций для работы с наборами данных и соревнованиями Kaggle. С kaggle_util вы можете легко настроить каталоги своих проектов, загрузить наборы данных, отправить свои результаты и..

Сложный способ использования уменьшения размерности для обнаружения выбросов в Python

Давайте поймать эти грандиозные выбросы! Вступление Все мы использовали эти простые методы - строим диаграмму рассеяния или KDE, и точки данных, наиболее удаленные от группы, являются выбросами. Теперь скажите мне - как бы вы использовали эти методы, если бы вы находили выбросы, скажем, в 100-мерных наборах данных? Сразу же о методах визуального обнаружения выбросов не может быть и речи. Поэтому приходят на ум необычные алгоритмы машинного обучения, такие как Local Outlier Factor..

как стать лучшим разработчиком программного обеспечения?

Прежде чем погрузиться в более сложные темы, убедитесь, что вы хорошо понимаете основы программирования, структуры данных, алгоритмы и принципы проектирования программного обеспечения. 2. Регулярно практикуйтесь в написании кода: Чем больше вы кодируете, тем лучше вы становитесь. Попробуйте работать над личными проектами, участвовать в проектах с открытым исходным кодом или участвовать в соревнованиях по кодированию, чтобы улучшить свои навыки кодирования. 3. Учитесь у других:..

Мониторинг моделей с помощью Evidently.AI

Привет и добро пожаловать! Мониторинг данных Возможно, вам интересно, что такое мониторинг данных? Для какой цели мы его используем и если это так важно, то какие инструменты мы можем использовать для мониторинга данных. Мониторинг данных — это процесс постоянного наблюдения, отслеживания и анализа данных в режиме реального времени или на регулярной основе для обеспечения их качества, точности, последовательности и безопасности. Используя Evidently.AI, мы можем контролировать..

Инновационное использование алгоритмического мышления, часть 1 (информатика)

Нейронно-алгоритмическое мышление с причинно-следственной регуляризацией (arXiv) Автор: Беатрис Бевилакуа , Кириакос Никифору , Борха Ибарз , Иоана Бика , Микела Паганини , Чарльз Бланделл , Джована Митрович , Петар Величкович . Аннотация: Недавняя работа по нейронным алгоритмическим рассуждениям исследовала способности нейронных сетей к рассуждениям, эффективно демонстрируя, что они могут научиться выполнять классические алгоритмы на невидимых данных, поступающих из..