Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

[ML] CNN: эквивалентность и инвариантность перевода

TL;DR Оператор свертки является эквивалентом трансляции, что означает, что он сохраняет трансляции, однако обработка CNN позволяет обеспечить инвариантность трансляции, которая достигается посредством надлежащего (т.е. связанного с пространственными характеристиками) уменьшения размерности. Полная версия Операторы вычисления представления позволяют переходить из пространства ввода (например, необработанного изображения) в пространство функций. Так, например, каков эффект..

Варианты использования перекрестной проверки, часть 5 (машинное обучение)

Неравенства концентраций для перекрестной проверки с исключением одного (arXiv) Автор: Бенни Авелин , Лаури Вийтасаари . Аннотация: В этой статье мы доказываем, что стабильности оценщика достаточно, чтобы показать, что перекрестная проверка с исключением по одному является надежной процедурой, путем предоставления границ концентрации в общей структуре. В частности, мы предоставляем границы концентрации за пределами допущений о непрерывности Липшица для потерь или для оценки. Чтобы..

Интерпретируемость моделей глубокого обучения

Интерпретируемость моделей глубоких нейронных сетей (DNN) всегда была ограничивающим фактором для случаев использования, требующих объяснения функций, задействованных в моделировании, и это имеет место во многих отраслях, таких как финансовые услуги. Финансовые учреждения, в силу регулирования или по собственному выбору, предпочитают структурные модели, которые легко интерпретируются людьми, поэтому модели глубокого обучения в этих отраслях медленно внедряются. Примером критического..

Карьера, основанная на данных, расшифрована

В последнее десятилетие многие компании использовали данные для увеличения доходов, прибыли и масштабов. здесь будет рассказано о том, кто обрабатывает данные в компаниях, и основные ноу-хау, необходимые для работы. Бизнес-аналитик Требуется несколько основных ноу-хау, в том числе: знание статистических инструментов/программ: SAS, STATA, SPSS, R. способен продемонстрировать понимание аналитических методов, включая регрессию, анализ тенденций, прогнозирование и A/B-тестирование. РС...

Надежные машины факторизации

Неполные данные? Шумные настройки? Давайте рассмотрим Робастные машины факторизации , недавнее шумозащитное дополнение в области контролируемого обучения. Робастные машины факторизации , недавно предложенные на WWW’18, представляют собой семейство нелинейных классификаторов, которые учитывают любую потенциальную неполноту / шум данных. Они включают в себя принципы робастной оптимизации в очень выразительных машинах факторизации. В результате обученные модели демонстрируют..

Что такое машинное обучение?

Все это называется машинным обучением для обучения машин (компьютеров) . Что значит позволить машинам учиться? Например, когда человеку показывают какую-то картинку, то люди могут судить, кошачья это картинка или нет. Вы рассудите: «Вот кошка, потому что она бородатая, покрыта мехом и имеет уши». При показе этой картинки машине, машина будет использовать определенный алгоритм, чтобы определить, является ли это изображением кошки, и машина решит: «Это изображение кошки, потому..

Добавление TensorFlow.js в Angular

TensorFlow.js — это мощный инструмент для создания машинного обучения в JavaScript. Лучше всего то, что Angular — это машинописный текст, слегка улучшенный JavaScript. С небольшими изменениями вы можете использовать TensorFlow.js в своих приложениях Angular и сделать его умнее! В этом посте я расскажу вам, как настроить Angular для запуска TensorFlow.js. 1° создать базовое приложение Angular ng new client 2° Установите TensorFlow.js npm i @tensorflow/tfjs 3° последний штрих..