Публикации по теме 'deep-learning'


Освоение основ машинного обучения
Использование машинного обучения для решения реальных проблем и создания ценности За последние годы машинное обучение изменило бесчисленное множество отраслей и приложений, но многим из них сложно перейти от теории к практической реализации. Это комплексное руководство направлено на устранение этого разрыва путем изучения основных концепций и методов машинного обучения, необходимых для достижения реальных результатов. Мы рассмотрим весь жизненный цикл машинного обучения: от..
Раскрытие возможностей машинного обучения: путешествие в будущее
В эпоху анализа данных и технического прогресса машинное обучение является маяком инноваций. Машинное обучение преобразовало отрасли и произвело революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями: от создания рекомендательных систем до создания беспилотных транспортных средств. В этом блоге мы отправляемся в увлекательное путешествие в захватывающую сферу машинного обучения, изучая его концепции, приложения и преобразующий потенциал. Демистификация машинного обучения По своей..
Как работает извлечение признаков, часть 1 (машинное обучение)
Эффективное извлечение признаков для системы обнаружения вторжений с использованием неотрицательной матричной факторизации и одномерного анализа (arXiv) Автор: Swapnil Mane , Vaibhav Khatavkar , Niranjan Gijare , Pranav Bhendawade . Аннотация: Система обнаружения вторжений (IDS) необходима для предотвращения злонамеренной активности. В основном IDS можно улучшить за счет машинного обучения, но эффективность модели снижается из-за большего количества заголовков (или функций),..
Исследования, основанные на метрических пространствах мер в машинном обучении, часть 2
Градиентная оценка и универсальные границы для полулинейных эллиптических уравнений в метрических пространствах с мерой RCD∗(K,N) (arXiv) Автор : Чжихао Лу Аннотация: Дана оценка логарифмического градиента и оценка универсальной ограниченности для полулинейных эллиптических уравнений в RCD∗(K,N), метрических пространствах с мерой. В определенном случае эти оценки оптимальны даже на пространствах RCD∗(K,N) с K‹0. Двумя прямыми следствиями этих оценок являются неравенство Гарнака и..
Огромные достижения в области обработки естественного языка привели к появлению инновационной архитектуры моделей, такой как GPT-3 и bert. Такой…
GPT ПРОТИВ BERT Огромные достижения в области обработки естественного языка привели к появлению инновационной архитектуры моделей, такой как GPT-3 и bert. Такие предварительно обученные модели демократизировали машинное обучение, что позволяет даже людям с меньшим техническим опытом создавать приложения на основе ML без обучения модели с нуля. Благодаря возможностям решения разноплановых задач, таких как создание точных прогнозов, передача обучения, а также извлечение признаков,..
Другой вид функции активации и соответствующая ей функция потерь, используемые в Perceptron.
1. Правило обучения персептрона Вы когда-нибудь слышали о правиле обучения персептрона? Это мощный алгоритм, используемый в машинном обучении и искусственном интеллекте, чтобы помочь компьютерам распознавать закономерности. Это основа для некоторых из самых передовых технологий современности. В этом сообщении блога мы углубимся в основы правила обучения персептрона и в то, как оно работает. Мы также рассмотрим некоторые из его приложений и то, как их можно использовать для создания..
BlogGPT: ваш личный автор блога об искусственном интеллекте
Вы когда-нибудь хотели иметь инструмент, который мог бы помочь вам в написании всеобъемлющих блогов, не тратя бесчисленные часы на создание каждого предложения? Мы все были там. Мы натыкаемся на интересную тему, рады поделиться своими мыслями, но затем реальность поражает — количество времени и энергии, необходимое для написания всесторонней статьи, пугает. Как энтузиаст ИИ и ленивый писатель, я решил взяться за эту проблему в лоб. Результат? BlogGPT — агент языковой модели (LLM),..