Публикации по теме 'datarootsresearch'


Тонкая настройка BERT для несбалансированной задачи классификации нескольких классов — Антуан Кайтан
Прогнозирование команды, ответственной за инцидент, по его описанию с помощью обработки естественного языка и машинного обучения. 1. Введение 1.1 Контекст В качестве инженера данных в Dataroots меня направили в команду, отвечающую за продвижение подхода, основанного на данных, в ИТ-отделе одного из наших клиентов. Основным шагом было создание озера данных для централизации данных всего ИТ-отдела. Одним из первых случаев использования этого решения был сбор инцидентов , происходящих..
#P1# #P2#
Федеративное обучение — обзор проблемы, вызовов и возможностей — Рауль Хименес…
Большинству алгоритмов машинного обучения нужны данные, и чем больше данных мы снабжаем наши модели, тем лучше они узнают о динамике мира. К счастью для нас, в современном мире данные повсюду, они разбросаны по разным местам, где они были собраны. Примерами этого являются пользовательские данные, которые ежедневно собираются нашими мобильными телефонами, медицинским оборудованием и практикующими врачами в медицинских учреждениях и т. д. Обычно, если мы хотим обучить модель обучения, мы..
Токийский дрифт: обнаружение дрейфа изображений с помощью NannyML и Whylogs — Уорре Дризен, Марсьяль Ван…
Обнаружение дрейфа в ваших данных очень важно при развертывании моделей в рабочей среде. Это гарантирует, что производительность вашей модели не снизится из-за изменения характера входных данных. Существует множество инструментов для мониторинга ваших данных и обнаружения дрейфа, таких как «Большие ожидания», NannyML и т. д. Однако большинство из них предназначены для табличных данных. В этом посте мы обсудим различные подходы к обнаружению дрейфа изображений с помощью популярных..
Дизайн дома: как искусственный интеллект помогает вам настроить вашу мебель — Софи Де Коппель, Ханс Тиренс
Прежде чем мы сможем начать обучение модели сегментации изображения, нам нужны хорошие обучающие данные. В частности, нам нужны хорошие размеченные обучающие данные. Маркировка изображений для сегментации изображений требует создания масок; цветные попиксельные области, которые отличают один объект от другого. Создание таких масок — очень трудоемкое предприятие. Поэтому вместо того, чтобы создавать базу данных самостоятельно, мы искали существующий набор данных. Я использовал набор..
Настройка гиперпараметров с помощью Optuna — руководство — Ханс Тиренс
GitHub — datarootsio/tutorial-hyperparameter-optimization: Tutorial for Rootlabs@Lunch: Практическая оптимизация гиперпараметров Учебник для Rootlabs@Lunch: Практическая оптимизация гиперпараметров — GitHub — datarootsio/tutorial-hyperparameter-optimization: Учебник для Rootlabs@Lunch: Практическая оптимизация гиперпараметров GitHubdatarootsio Вам также может понравиться Маркетинговая стратегия — Как выйти за рамки моделей склонности — Виржини Марелли Когда вы..
Следующая рекомендация по лучшим действиям — часть 2: методы причинно-следственного вывода — Силке Плессерс, Сэнди…
Причинный вывод используется, чтобы определить, является ли действие на выбранную группу населения эффективным и насколько. Чрезвычайно полезно оценить средний лечебный эффект кампании. Для этого вам необходимо сравнить разницу результатов в группе лечения и в контрольной группе. В этом посте мы объясняем методы, которые можно использовать для оценки действия, даже если подходящей контрольной группы не существует. Мы объясним, как можно вывести и проверить причинно-следственную связь и..