Публикации по теме 'deep-learning'
Хотите испортить свою модель? Предположим, что данные i.i.d.
Уделение внимания автокорреляции в данных может помочь вам построить лучшие прогностические модели.
Во-первых, викторина.
В двух приведенных ниже примерах можно ли доверять заявленной точности?
Шивраму приходит в голову блестящая идея предсказать частоту сердечных сокращений только по движениям iPhone. Он собирает синхронизированные по времени данные о движениях iPhone и частоте сердечных сокращений с часов Apple Watch от тысяч добровольных пользователей. Затем он разбивает..
Построение многоступенчатой системы рекомендаций (часть 2.1)
Стратегия и дизайн модели тяжелого ранжирования — Multi-gate Mixture-of-Experts
В первом посте этой серии мы узнали о важности многоэтапной стратегии рекомендаций, особенно для компаний с большими каталогами товаров. Мы узнали, что такое поколение-кандидат, и реализовали одного из его известных представителей: модель с двумя башнями . В этом посте мы переходим к следующему этапу процесса — ранжированию. Его работа состоит в том, чтобы при наличии нескольких сотен кандидатов, выданных..
Когда набор данных небольшой, функции — ваши друзья
Разработка признаков может компенсировать нехватку данных.
В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта (ИИ) данные стали источником жизненной силы бесчисленных инновационных приложений и решений. Действительно, большие наборы данных часто считаются основой надежных и точных моделей ИИ. Однако что происходит, когда набор данных относительно невелик? В этой статье мы исследуем критическую роль разработки признаков в преодолении ограничений, создаваемых небольшими наборами..
Бета-распределение: универсальное распределение вероятностей для моделирования непрерывных данных
Бета-распределение — это непрерывное распределение вероятностей, которое определяется двумя параметрами формы: альфа (α) и бета (β). Он часто используется для моделирования данных, ограниченных диапазоном, таких как пропорции, вероятности и коэффициенты. В этой статье мы дадим интуитивное представление о бета-распределении, приведем несколько примеров его использования и выведем его функцию плотности вероятности (PDF) и кумулятивную функцию распределения (CDF).
Интуиция..
ИИ ДЛЯ НЕТЕХНИЧЕСКИХ
ChatGpt от Open.ai — новая сенсация в области ИИ. Это лишило сотни тысяч рабочих мест, но в то же время позволило многим получить огромные доходы. По данным ChatGpt находится в начальной фазе. Только представьте, когда он будет полностью разработан, что произойдет ? В самом начале становится очень необходимым понять несколько основных вещей об искусственном интеллекте.
Сегодня нас окружает множество современных гаджетов, каждый день новые технологии без особых усилий занимают..
Почему Convolve? : Понимание свертки и извлечения признаков в глубоких сетях
Объяснение свертки 1D/2D, ее роли в изучении признаков и инструмента визуализации
В настоящее время обычной практикой является построение глубоких нейронных сетей с набором слоев свертки. Однако так было не всегда, ранние нейронные сети и другие фреймворки машинного обучения не использовали свертки. Извлечение признаков и обучение до недавнего времени были двумя отдельными областями исследования. Вот почему важно понимать, как работает свертка и почему она занимает такое важное..
Работа с рандомизированным SVD, часть 3 (машинное обучение)
Идентификация крупномасштабной системы с использованием рандомизированного SVD (arXiv)
Автор : Хан Ван , Джеймс Андерсон
Аннотация: Обучение динамической системы на основе входных/выходных данных является фундаментальной задачей в конвейере проектирования систем управления. В условиях частичного наблюдения идентификация состоит из двух компонентов: оценка параметров для изучения параметров Маркова и реализация системы для получения модели в пространстве состояний. В обеих..
