Публикации по теме 'data'
Исследовательские работы, основанные на распознавании именованных объектов, часть 2 (обработка естественного языка)
Сравнительное исследование предварительно обученных кодировщиков для распознавания именованных объектов с низким уровнем ресурсов ( arXiv )
Автор: Юсюань Чен , Йонас Миккельсен , Арне Биндер , Кристоф Альт , Леонхард Хенниг
Аннотация . Предварительно обученные языковые модели (PLM) являются эффективными компонентами подходов к распознаванию именованных сущностей (NER), когда они дополняются непрерывной предварительной подготовкой на внедоменных данных для конкретной задачи..
Зачем нам нужна логистическая регрессия?
Зачем нам нужна логистическая регрессия? Интервьюер может спросить наверняка: если мы можем использовать линейную регрессию, тогда почему логистическая регрессия, так что иногда в наших данных есть выбросы, поэтому в линейной регрессии мы должны построить наилучшую линию на основе точка данных, которая неверно предсказывает выходные значения, поэтому в этом случае наша линейная регрессия не сработает,
Итак, две причины, почему не следует использовать линейную регрессию для бинарной..
Обязательно прочтите исследовательские работы по промышленному Интернету вещей
Комплексный подход к быстрой разработке систем IIoT ( arXiv )
Автор: Константин Меркер , Тильман Клаегер , Лукас Оэм
Аннотация . Хотя было проведено множество исследований архитектуры систем промышленного Интернета вещей (IIoT), концепции структурирования процессов их разработки отсутствуют. Поэтому мы предлагаем целостный подход, поддерживающий организации в быстрой разработке систем IIoT. Он включает в себя структурирование процесса разработки на несколько проектов с..
Алгоритм анализа основных компонентов в реальной жизни: обнаружение закономерностей в наборе данных о недвижимости
Использование PCA для уменьшения размерности и визуализации шаблонов в Python
Анализ главных компонентов, сокращенно PCA, - это метод обучения без учителя, используемый для выявления основных закономерностей в данных.
В этой статье мы рассмотрим, как PCA работает с реальным примером агента по недвижимости, который хочет понять, почему закрытие некоторых из их списков занимает слишком много времени, и как мы можем использовать PCA для кодирования меньшего набора данных. .
Ваша..
Исследовательские работы на основе моделирования маскированных изображений, часть 2 (компьютерное зрение)
Моделирование маскированных изображений совершенствует анализ трехмерных медицинских изображений ( arXiv )
Автор: Зекай Чен , Деванш Агарвал , Кшитий Агарвал , Вим Сафта , Марианн Мицинай Балан , Венкат Сетураман , Кевин Браун
Аннотация . В последнее время значительное внимание уделяется моделированию маскированных изображений (MIM) из-за его способности учиться на огромном количестве неразмеченных данных, и была продемонстрирована его эффективность в широком спектре..
Как данные революционизируют мир спорта
Спорт — это золотая жила больших данных. Ежедневно генерируются огромные объемы данных от игроков, команд и лиг со всего мира. Эти данные можно использовать различными способами для повышения производительности игроков и команд, лучшего понимания игры и предоставления болельщикам более захватывающего опыта.
Команды теперь используют данные, чтобы решить все, от того, каких игроков подписать, до того, как структурировать свой состав.
Вот некоторые из способов использования данных в..
Что такое машинное обучение?
Что такое машинное обучение?
Личная история . Когда я впервые погуглил о машинном обучении, меня завалили большим количеством контента о машинном обучении, но они были слишком техническими для новичка, чтобы понять их. Итак, я решил изложить их простыми словами, чтобы люди, у которых нет технических знаний или понимания, могли узнать о них!
В городском машинном обучении появилось новое модное слово, которое означает:
Машинное обучение — это разновидность искусственного..
