Публикации по теме 'deep-dives'
Сквозной конвейер AutoML с H2O AutoML, MLflow, FastAPI и Streamlit
Простое в использовании подробное руководство по использованию стека мощных инструментов для обучения и обслуживания конвейера AutoML для страховых перекрестных продаж.
Разработка моделей традиционного машинного обучения ( ML ) отнимает много времени, ресурсов и требует высокой степени технических знаний и большого количества строк кода.
Этот процесс разработки модели был ускорен с появлением автоматизированного машинного обучения ( AutoML ), что позволяет специалистам по данным..
Путешествие в глубокое обучение с подкреплением
Объяснение Deep Q-Network
Глубокое обучение с подкреплением (DRL) в течение последних нескольких лет находится в центре внимания в области искусственного интеллекта. В игровом мире несколько роботов (они же агенты или модели в остальной части поста), такие как AlphaGo для игры в го или AlphaStar для StarCraft и Open AI Five для видеоигр Dota, и это лишь некоторые из них. известные, показали, что с помощью умного сочетания репрезентативной способности глубоких нейронных сетей..
Усовершенствованная классификация отходов с помощью машинного обучения
Данные для перемен
Усовершенствованная классификация отходов с помощью машинного обучения
Совершенствование методов классификации отходов
Введение
Накопление неперерабатываемых отходов на свалках по всему миру и огромное количество времени, которое уходит на биоразложение большинства материалов, могут существенно повлиять на наш образ жизни в ближайшем будущем, если мы, как общество, не примем меры. действия, чтобы этого не произошло. Кроме того, одним из самых известных..
Кто есть кто и что есть что: достижения в области распознавания именных биомедицинских организаций (BioNER)
Мысли и теория
Кто есть кто и что есть что: достижения в области распознавания именных биомедицинских организаций (BioNER)
Обзор исследований по распознаванию именованных сущностей, помогающих решать проблемы, связанные с биомедицинской областью.
Вступление
В Slimmer AI мы изучаем NER в биомедицинской сфере (BioNER). Это исследование важно, поскольку есть несколько проблем, которые не всегда существуют в других областях, в том числе:
Данные часто недоступны в свободном..
Как ИИ может помочь сохранить искусство
Художественные шедевры — это риск в любое время; ИИ и новые технологии могут помочь
В последние месяцы ходили разговоры о том, как искусственный интеллект может создавать изображения из текстовых подсказок. Поэтому при ассоциации слов искусственный интеллект и искусство сразу вспоминаются DALL-E, Stable Diffusion и другие алгоритмы. Вместо этого в этой статье я хочу обсудить, почему произведения искусства часто менее безопасны, чем мы думаем, и как искусственный интеллект может..
Методы обнаружения выбросов в Python
Руководство по методам обнаружения выбросов с примерами на Python
Обнаружение выбросов, то есть процесс выявления экстремальных значений в данных, имеет множество применений в самых разных отраслях, включая финансы, страхование, кибербезопасность и здравоохранение. Например, в финансах он может обнаруживать вредоносные события, такие как мошенничество с кредитными картами. В страховании может выявить поддельные или сфабрикованные документы. В кибербезопасности он используется для..
Полное руководство по регрессионному анализу с использованием Python
метод наименьших квадратов (MLR) и взвешенный метод наименьших квадратов; Лассо (L1), гребень (L2) и регуляризация эластичной сети; Ядро и машинная регрессия опорных векторов
Привет и добро пожаловать в этот ПОЛНЫЙ ПОДРОБНЫЙ и очень длинный обзор регрессионного анализа в Python! В этом глубоком погружении мы рассмотрим наименьшие квадраты, взвешенные наименьшие квадраты; Лассо, гребень и регуляризация эластичной сети; и завершите с машинной регрессией ядра и опорных векторов! Хотя я..
