Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Инновационное использование проксимальных операторов, часть 1

Усовершенствованное вычисление оператора близости для перспективных функций (arXiv) Автор: Луис М. Брисеньо-Ариас , Кристобаль Вивар-Варгас . Аннотация: В этой статье мы даем явное выражение для оператора близости перспективы любой собственной полунепрерывной снизу выпуклой функции, определенной в гильбертовом пространстве. Наш расчет расширяет и обобщает известные формулы для случая, когда функция, сопряженная по Фенхелю, выпуклой функции имеет открытую область определения или когда..

Механизмы контекстных рекомендаций — Часть 2

Это продолжение статьи о системах контекстных рекомендаций. В предыдущем посте мы обсудили теорию различных подходов к рекомендации песен для плейлиста. Этот пост посвящен представлению очистки и исследовательского анализа данных, выполненному на основе данных, реализации ранее обсуждавшихся подходов и сравнению производительности по показателям оценки. Обработка и очистка данных Датасет, предоставленный на конкурс, насчитывает более 2 миллионов уникальных треков, 1 миллион..

Вывод InfoComm 2018 - Голос не только для домовладельцев

С акцентом на канал CEDIA и создание лучшего опыта для умного дома будущего посещение такого шоу, как InfoComm , было поучительным по множеству причин. Будь то встреча с текущими партнерами, потенциальными дилерами или производителями, участники InfoComm прояснили одно: теперь, когда голосовое управление вошло в дом, это желаемый интерфейс для всех пространств, с которыми мы взаимодействуем. Прелесть Джоша , выступающего либо как голосовой уровень с Crestron или Control4 , либо..

Как работает маскированное моделирование, часть 1 (машинное обучение)

Захват темы с помощью моделирования маскированного языка (arXiv) Автор: Сяобо Го , Вэйчэн Ма , Соруш Восуги . Аннотация: Дифференциальное формулирование проблем может привести к расхождению мировоззрений по важным вопросам. Это особенно верно в тех областях, где представленная информация может быть доступна широкой аудитории, например, в традиционных и социальных сетях. Масштабируемое и надежное измерение такого дифференциального кадрирования является важным первым шагом в их..

WhenDone: библиотека Python, чтобы сообщить вам, когда ваша функция будет выполнена!

WhenDone сообщит вам через Slack и/или Telegram, когда ваша функция будет выполнена! Часто при работе с машинным обучением для обучения модели может потребоваться некоторое время. Чтобы упростить задачу, я создал эту библиотеку, которая будет уведомлять вас о выполнении вашей функции или о возникновении исключения. Сама библиотека говорит сама за себя, я объясню более подробно в этой статье. Зачем использовать WhenDone? Преимущество этой библиотеки заключается в том, что она уведомит..

Google Coral Dev Board — Jetson Nano — Raspberry pi 4 (4 ГБ) — для искусственного интеллекта и…

Синергия — важный термин в мехатронике или искусственном интеллекте. Синхронизация между энергиями — как аппаратное, так и программное обеспечение — это основа создания продукта ИИ. Таким образом, Google запустила свою доску разработчиков Coral , названную в честь машинного обучения и искусственного интеллекта, с поддержкой TensorFlow . Плата фактически сделана с проектной структурой Raspberry Pi с SOM (система на модуле). Версия для Linux — в качестве операционной системы..

Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение Машинное обучение — это методология анализа данных, которая помогает компьютерам обслуживать то, что присуще людям, а существа учатся на основе опыта. Алгоритмы машинного обучения используют вычислительные методологии для «изучения» фактов прямо из данных, не полагаясь на заданное уравнение в качестве модели. Машинное обучение важно, потому что оно дает компаниям представление о тенденциях в действиях клиентов и бизнес-процессах, а также поддерживает развитие..