Публикации по теме 'data'
Почему сложно построить инфраструктуру машинного обучения? это даже имеет значение?
Допустим, у нас есть все данные, которые мы могли запросить, и с помощью какого-то удивительного колдовства все они чисты, а затем с благословения какого-то древнего аналитического божества нам удалось создать лучшую модель. ЧТО ТЕПЕРЬ!?
По данным VentureBeat, 87% ML-моделей не увидят свет в производстве.
Задача 1: масштабирование
Это почти проблема прошлых лет, если у вашей компании глубокие карманы и четкая стратегия, поднимайте ее в любом техническом обсуждении, и люди будут..
Данные 4 ML (часть 3): типы данных
В области науки о данных в целом важно понимать различные типы данных по нескольким причинам. Не только потому, что тип данных поможет определить метод очистки и обработки этих данных, но и знание того, являются ли данные неструктурированными или, возможно, количественными, также может многое рассказать вам об измеряемом явлении реального мира.
Глядя на структурированные данные, мы поняли, что каждый столбец (функция) может быть одним из следующих четырех уровней:
Номинал...
3 простых и эффективных способа, которыми эта техника ИИ изменит управление данными
Достижения в области искусственного интеллекта продолжат разрушать современный стек данных.
В последнее время большие языковые модели (LLM) были в моде с появлением ChatGPT от OpenAI.
Большинство из более чем 100 миллионов пользователей используют завершение чата/текста, чтобы облегчить свою повседневную жизнь. Тем не менее, малоизвестный API, предоставляемый OpenAI, под названием Embeddings действительно меняет то, как мы выполняем поиск, кластеризацию и обнаружение аномалий...
Как работают мультиагентные системы, часть 1 (искусственный интеллект)
1. Аппроксимация среднего поля кооперативного многоагентного обучения с подкреплением с ограничениями (CMARL) ( arXiv )
Автор: Вашим Уддин Мондал , Ванит Аггарвал , Сатиш В. Уккусури
Аннотация: недавно было доказано, что управление средним полем (MFC) является масштабируемым инструментом для приблизительного решения крупномасштабных задач многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Однако эти исследования, как правило, ограничиваются рамками неограниченной кумулятивной..
Как организовать данные, понятные даже невежественным машинам | Dataloop
Данные беспорядочны. Неясно. Очень шумно. Поэтому имеет смысл, что когда мы думаем о «реальных данных», мы не имеем в виду данные, которые организованы в zip-файл со всеми правильными аннотациями. Мы говорим о нескольких источниках с разными параметрами, конфигурациями, шумом, стандартами и т. д. Задача здесь состоит в том, чтобы согласовать все эти ресурсы и сделать эти данные пригодными для обучения и оценки моделей машин и глубокого обучения.
При организации данных, понятных..
Данные могут быть новой нефтью, но большая ее часть является «тяжелой нефтью» и не требует переработки
В связи с украинским конфликтом многие из нас читали предложения Западу переключиться с российской нефти на альтернативы, т.е. Венесуэльская нефть. Одной из основных проблем при этом является сложность переработки венесуэльской сырой нефти. Короче говоря, нефть из южноамериканской страны является сверхтяжелой и требует специального оборудования для ее очистки до уровня, при котором ее можно использовать в качестве топлива в промышленности и потребителями. Таким образом, неясно, сможет..
Как работает распределенный интеллектуальный анализ данных, часть 2
Опрос по распределенному анализу данных в сетях P2P (arXiv)
Автор: Рекха Санни Т. , Сабу М. Тампи
Аннотация: Экспоненциальный рост доступности цифровых данных и необходимость их обработки в деловой и научной сферах буквально навязали нам необходимость анализировать и извлекать из них полезные знания. Традиционно для интеллектуального анализа данных использовалась модель хранилища данных, при которой все данные собирались на центральном сайте, а затем выполнялся алгоритм для..
