Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Наборы данных для машинного обучения, часть 4: методы преобразования данных для машинного обучения:…

Обзор преобразования наборов данных для машинного обучения: методы, проблемы и соображения для специалистов по данным Данные редко бывают нейтральными, и наборы данных не готовы к использованию прямо с полки. Они требуют предварительной обработки и преобразований, которые отражают точки зрения создателей и пользователей. В этой статье представлен обзор технических деталей подготовки набора данных к использованию, в ходе которого задаются важные вопросы. Очистка и документирование..

Работа с дискретной симметрией в машинном обучении, часть 1

Метастабильность стад дискретной симметрии (arXiv) Автор: Бриек Бенвегнен , Омер Гранек , Сунхан Ро , Ран Яакоби , Юг Шате , Ярив Кафри , Давид Мукамель , Александр Солон , Жюльен Тайлер . Аннотация: Исследуется устойчивость упорядоченной фазы моделей флокирования со скалярным параметром порядка. Используя как активную модель Изинга, так и гидродинамическое описание, мы показываем, что капли частиц, движущихся в направлении, противоположном направлению движения..

Почему вам нужно прекратить использовать сигмоиды

Подробное объяснение исчезающего градиента и сигмоид. Объясняется в коде вместе с ReLu и инициализацией Kaiming. В последние годы глубокое обучение и нейронные сети добились огромных успехов во всех отраслях. Эта технология искусственного интеллекта, кажется, появилась в одночасье и позволила нам решить проблемы, над которыми мы работали годами, а иногда даже десятилетиями. Хотя идея нейронных сетей возникла с середины 1900-х годов, они не использовались за пределами..

Технические приемы, благодаря которым компьютерные игры выглядят настоящими

Технические приемы, благодаря которым компьютерные игры выглядят настоящими Полицейский подходит к заброшенному промышленному зданию, исписанному граффити. Его нательная камера, дрожащая, когда он делает шаг вперед, фиксирует сцену. Пасмурно. Сорняки пробивают трещины в мощении снаружи. Где-то вдалеке лает собака, но кажется, что вокруг никого нет. Внутри темного, заполненного щебнем интерьера становится ясно, что здесь прячутся люди. Люди, которые убьют его. Это единственная..

Я попробовал эту архитектуру, и мне кажется, что я создаю продукт мирового класса.

Я попробовал эту архитектуру, и мне кажется, что я создаю продукт мирового класса. Спасибо, что подняли планку так высоко.

Является ли мониторинг AI/ML просто инжинирингом данных? 🤔

В то время как будущее машинного обучения и MLOps обсуждается , специалистам-практикам по-прежнему необходимо следить за своими моделями машинного обучения в производственной среде. Это непростая задача, поскольку инженеры машинного обучения должны постоянно оценивать качество данных, которые входят и выходят из их конвейеров, и следить за тем, чтобы их модели генерировали правильные прогнозы. Чтобы помочь инженерам машинного обучения решить эту задачу, было разработано несколько решений..

Лучшее использование символической регрессии, часть 1 (машинное обучение)

Boolformer: символьная регрессия логических функций с преобразователями (arXiv) Автор: Стефан д’Асколи , Сами Бенджио , Джош Зюскинд , Эммануэль Аббе . Аннотация: В этой работе мы представляем Boolformer, первую архитектуру Transformer, обученную выполнять сквозную символьную регрессию логических функций. Во-первых, мы показываем, что он может предсказывать компактные формулы для сложных функций, которые не были замечены во время обучения, если предоставить чистую таблицу..