Публикации по теме 'machine-learning'
Понимание сетей состояний покоя, часть 1 (нейронаука)
ФМРТ в состоянии покоя: обзор методов анализа связности в состоянии покоя и сетей состояний покоя ( PubMed)
Автор: К. А. Смита , К. Ахил Раджа , К. М. Арун , П. Г. Раджеш , Беджой Томас , Т. Р. Капиламурти , Чандрасекхаран Кесавадас
Аннотация . Интерес к тому, что происходит в мозгу, существовал с самого начала существования человечества. Функциональная магнитно-резонансная томография является важным инструментом, который помогает в неинвазивном обследовании,..
Сравнение функциональности библиотек обработки естественного языка с открытым исходным кодом — Наука о данных…
В этом гостевом посте Мазияр Панахи и Дэвид Талби предоставляют памятку по выбору библиотек НЛП с открытым исходным кодом.
Что делают библиотеки обработки естественного языка?
Обработка естественного языка (NLP) необходима для растущего числа приложений ИИ. Извлечение точной информации из свободного текста является обязательным, если вы создаете чат-бота, выполняете поиск в базе данных патентов, сопоставляете пациентов с клиническими испытаниями, оцениваете обслуживание..
Введение в машинное обучение в области обработки данных: пример из реальной жизни
Инжиниринг данных является важным аспектом любой организации, которая имеет дело с большими объемами данных. Он включает в себя сбор, хранение и обработку данных для получения информации и принятия бизнес-решений. Однако управление конвейерами данных и их масштабирование могут оказаться сложной задачей, особенно при работе с большими объемами потоковых данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как можно использовать машинное обучение для повышения эффективности и масштабируемости..
Как выбрать правильную модель машинного обучения для ваших данных
Машинное обучение (МО) стало незаменимым инструментом для решения сложных задач в различных областях, от финансов и здравоохранения до маркетинга и инженерии. Однако выбор правильной модели машинного обучения для заданного набора данных может оказаться сложной задачей. В этом блоге мы обсудим несколько советов о том, как выбрать правильную модель машинного обучения для заданного набора данных.
Понять проблему
Первым шагом в выборе правильной модели ML является понимание проблемы,..
Открывая будущее: как анализ прогнозирования оттока клиентов революционизирует процесс удержания клиентов
В быстро меняющемся мире современного бизнеса лояльность клиентов может быть как краеугольным камнем, так и проблемой. Поскольку компании стремятся предоставлять исключительные продукты и услуги, понимание и прогнозирование поведения потребителей становится все более важным.
По данным Forbes, увеличение удержания клиентов на 5% может привести к росту прибыли компании с 25% до примерно 95% за определенный период времени. Привлечение нового клиента может стоить в пять раз дороже, чем..
3 совета, которые вы должны знать о гибочных станках Руководство
В производстве листового проката существует множество факторов, влияющих на точность однократной штамповки изделий. Наиболее важным из них является качество гибочных станков. Из-за использования технологии одноразовой формовки в процессе производства инструментов и других компонентов, инструменты очень требовательны. Для совместимости контактные поверхности должны поддерживать высокую степень согласованности; поэтому, если производительность соответствия инструментов неудовлетворительна,..
Состояние диффузионных моделей в 2022 г., часть 3 (машинное обучение)
Эффективная выборка для оценки реализованной дисперсии в моделях диффузии с изменением во времени (arXiv)
Автор: Тимо Димитриадис , Роксана Хальблейб , Жаннин Поливка , Сина Штрейхер
Аннотация: в этой статье показаны преимущества выборки внутридневной доходности в собственном времени для оценки интегрированной дисперсии с помощью оценщика реализованной дисперсии (RV). Собственное время преобразует часы в соответствии с активностью рынка, которую мы измеряем интенсивностью..
