Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Предотвращение лесных пожаров с помощью инструментов машинного обучения

Предотвращение лесных пожаров с помощью инструментов машинного обучения Использование данных для выявления идеального размещения ресурсов для тушения лесных пожаров Глядя в окно моего кабинета естествознания в средней школе, казалось, что сам ад прибыл на окраину Боулдера, штат Колорадо. Дым практически закрыл солнце, и план урока был нарушен звуками вертолетов и низколетящих самолетов, жужжащих туда-сюда, чтобы доставить воду и антипирен к огню в Четырехмильном каньоне. В..

Большие данные сначала замедлят, а не ускорят открытие

Наши поколения, жившие с 1984 по 2020 год, стали свидетелями самого большого и быстрого цикла творения со времен Большого взрыва. То есть одно 36-летнее окно, которое конкурирует с известными людям 14,5 миллиардами лет существования. Это творение определяет, какая информация доступна нам, наши варианты и наш выбор в каждой сфере жизни, тысячи раз в день. Он может определять жизнь или смерть, передачу богатства, геополитику Земли и расширение знаний. Мы его создатели, и мы не можем ни..

Глава 5: Магия машинного обучения

Раскрытие возможностей алгоритмов Введение . Добро пожаловать в увлекательное путешествие Алекса в область науки о данных. В предыдущей главе мы были свидетелями его стремления овладеть искусством обработки данных. Теперь присоединяйтесь к нам, когда мы приступим к пятой главе его приключений: Магия машинного обучения. Суть машинного обучения. Алекс понимал, что машинное обучение — это основа науки о данных, позволяющая компьютерам учиться на основе данных и делать прогнозы или..

Сегментация рентгеновского изображения с использованием U-сетей

Введение в U-Nets и одно из его многочисленных приложений! Что такое глубокое обучение? Глубокое обучение, как определяет его IBM, — это «попытка имитировать человеческий мозг, хотя и далекая от его возможностей, позволяющая системам кластеризовать данные и делать прогнозы с невероятной точностью». По сути, это метод машинного обучения, который помогает научить компьютеры учиться на примере, что является врожденным качеством, которым обладают люди. Что такое сегментация..

Как работает невыпуклая оптимизация, часть 4 (машинное обучение)

Методы стохастических координат нулевого порядка для децентрализованной невыпуклой оптимизации (arXiv) Автор: Шэнцзюнь Чжан , Тан Шэнь , Хунвэй Сунь , Юньлун Дун , Дун Се , Хэн Чжан Аннотация: В этом письме мы сначала предлагаем метод \underline{Z}eroth-\underline{O}rder c\underline{O}ordinate \underline{M}~(ZOOM) для решения задачи задача стохастической оптимизации в децентрализованной сети с доступной обратной связью оракула только нулевого порядка~(ZO). Более того,..

Готовы ли вы объяснить, почему вашей компании нужен генеративный ИИ?

Достаточно ли вы уверены, чтобы заручиться поддержкой заинтересованных сторон в отношении генеративного ИИ? Готовы ли вы объясниться, когда они ответят вопросами? Это ситуации, с которыми большинство специалистов по данным не имеют возможности справиться. Консьерж данных Agile Внедрите Data Concierge Agile — 7 проверенных шагов для понимания ваших заинтересованных сторон, управления ожиданиями и получения реальной ценности. Неважно, что вы хотите, чтобы ваши заинтересованные..

Кто лучший медведь? Панды против. Поляры

Все любят панд, но как насчет полярных? Polars — это быстрая библиотека DataFrame, написанная на Rust с использованием модели памяти Apache Arrow. Он имеет привязки Python, которые предоставляют аналогичный API для pandas. Polars поддерживает как активный, так и ленивый режимы выполнения, что позволяет оптимизировать запросы и распараллеливать их. Polars использует maturin для компиляции кода Rust в модули Python. Pandas и Polars — это библиотеки Python для анализа и обработки..