Публикации по теме 'machine-learning'
Основы НЛП часть -1 | Нежное введение в лемматизацию
За последние несколько месяцев у меня была возможность поработать над несколькими проектами НЛП. Практически во всех этих проектах мои задачи были прямыми и простыми. Подайте векторы слов (представление слов в виде числовых значений) в мою модель НЛП, займитесь настройкой параметров и затем получите соответствующий результат. Все это может показаться сложным, но если у вас есть предварительно обученная модель с фиксированной архитектурой, то вы практически ничего не делаете. Суть..
Поверхностное копирование и глубокое копирование — это два разных подхода к копированию объектов или структур данных.
Поверхностное копирование и глубокое копирование — это два разных подхода к копированию объектов или структур данных. Основное различие между ними заключается в том, как они обрабатывают ссылки на объекты в копируемой структуре данных.
Поверхностное копирование:
Поверхностное копирование создает новый объект и копирует ссылки на элементы исходного объекта в новый объект. Новый объект ссылается на те же ячейки памяти, что и исходный объект для своих элементов. Если в общие..
Как обучить модель машинного обучения?
Обучение модели машинного обучения включает несколько шагов и требует разных файлов в зависимости от конкретной задачи. Вот общий обзор шагов, связанных с обучением модели машинного обучения, и файлов, которые могут потребоваться:
Шаг 1: Подготовка данных
Для обучения модели машинного обучения обычно требуется набор данных, который можно использовать для обучения и оценки модели. Набор данных должен быть правильно отформатирован и очищен, чтобы обеспечить точность и согласованность..
Часть 1 — Управление, подключение и развертывание наших симуляторов на наших пограничных устройствах с помощью IoT Hub
Это первая часть серии Iot Edge, см. основную статью . Часть 2 в настоящее время находится в разработке и скоро появится.
Глядя на нашу архитектуру, мы должны иметь возможность подключать устройства и получать от них какой-то интересный вывод, прежде чем мы сможем что-то с ними делать. В этой первой части мы в основном сосредоточимся именно на этом — подключении наших устройств и отправке данных в наш ресурс Центра Интернета вещей.
Поэтому в этой части у нас есть следующие..
Работа с вариационными автоэнкодерами, часть 4 (машинное обучение)
Нейронные операторы вариационного автокодирования (arXiv)
Автор: Джейкоб Х. Сейдман , Джорджиос Киссас , Джордж Дж. Паппас , Пэрис Пердикарис .
Аннотация: Неконтролируемое обучение с функциональными данными — это новая парадигма исследований в области машинного обучения с приложениями к компьютерному зрению, моделированию климата и физическим системам. Естественным способом моделирования функциональных данных является изучение операторов между бесконечномерными пространствами, что..
Машинное обучение. Наиболее часто задаваемые вопросы на собеседованиях
В последние годы машинное обучение становится все более популярной темой, и на то есть веские причины. Эта технология способна революционизировать то, как мы живем и работаем, автоматизируя сложные задачи и предоставляя информацию, которую раньше было невозможно получить. В результате неудивительно, что компании стремятся нанимать талантливых людей с глубоким пониманием машинного обучения. В этой статье предоставлено 20 частых вопросов, которые могут помочь вам пройти собеседование...
Расцвет чат-ботов
Расцвет чат-ботов
Могут ли машины думать? Это вопрос, на который Алан Тьюринг хотел ответить, когда в 1950 году разработал Тест Тьюринга . Учитывая сложность этого вопроса, он задал второй вопрос: может ли компьютер общаться таким образом, чтобы его нельзя было отличить от людей? Этот вопрос лег в основу разговорного чат-бота.
16 лет спустя в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института была разработана Элиза , имитирующая человеческий..
