Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Как оптимизировать параметры для декодирования нескольких QR-кодов в одном изображении с помощью YOLO

Dynamsoft Barcode Reader SDK позволяет разработчикам настраивать параметры алгоритма для различных сценариев сканирования штрих-кода. Есть несколько предварительно настроенных шаблонов параметров для производительности декодирования. Независимо от того, преследуете ли вы максимальную скорость декодирования, максимальную точность декодирования или компромисс между скоростью и точностью, всегда найдется подходящий вариант. Так как параметры являются критическими, как вы можете установить..

Как уменьшить количество галлюцинаций ChatGPT — Полное руководство

TLDR Лучшие способы уменьшить галлюцинации сильно зависят от вашего варианта использования , но есть универсальные методы, которые хорошо работают, когда речь идет об улучшении ответов ChatGPT. Вы можете уменьшить галлюцинации ChatGPT, используя более низкую температуру, ограниченный охват, особый стиль ответа и ограниченную длину ответа. Вы можете еще больше улучшить результаты, помещая важный контекст на первое место. , запрещая определенные действия, включая пример ответа и..

3 основных различия между функциями слияния и объединения в Pandas

Когда и как использовать. Pandas - это высокоэффективный и широко используемый инструмент анализа данных. Основная структура данных Pandas - это фрейм данных, который представляет данные в табличной форме с помеченными строками и столбцами. DataFrame предлагает множество мощных и гибких функций и методов, которые упрощают и ускоряют процесс очистки и анализа данных. Проекты в области науки о данных обычно требуют, чтобы мы собирали данные из разных источников. Следовательно, в..

Простое введение в TensorFlow

По моему опыту, изучение чего-либо полезного в информатике произошло на странном пересечении теории и практики. Довольно легко игнорировать ту глубину, которая скрывается за некоторыми вещами, которые мы кодируем. Машинное обучение доводит это до крайности, и в наши дни каждый хочет стать инженером по машинному обучению. (Включая меня) «Элементы статистического обучения» - фантастическая книга. Если вы сумеете пройти через это, вы немного узнаете, но это не имеет большого значения,..

Llama 2 от Meta AI: LLM с открытым исходным кодом и коммерческими правами меняет отрасль

Большие языковые модели (LLM) стали краеугольным камнем в эпоху современного глубокого обучения, демонстрируя впечатляющую способность обрабатывать сложные логические задачи. Их способность взаимодействовать с людьми через интуитивно понятные интерфейсы чата привела к их широкому распространению в качестве чат-ботов среди населения в целом. Однако многие существующие LLM требуют обширной тонкой настройки для согласования с человеческими предпочтениями, процесс, который может быть как..

Обучение в масштабе: законы масштабирования Chinchilla для оптимального для вычислений обучения LLM

Изучение законов масштабирования Chinchilla и модели Meta LLaMA Введение В этом сообщении в блоге я буду обсуждать статью из Google DeepMind, в которой они проводят множество экспериментов по обучению больших языковых моделей, чтобы найти связь между размером модели, вычислительным бюджетом и нет. обучающих токенов. Я также расскажу о модели Meta LLaMA, которая была обучена с использованием результатов, полученных в результате экспериментов, проведенных DeepMind. Этот блог является..

Влияние глубокого обучения в здравоохранении

Краткий обзор наиболее важных медицинских применений глубокого обучения Введение Вокруг искусственного интеллекта и его потенциала революционизировать каждую отрасль и услугу много шумихи. Это особенно верно для здравоохранения, где использование ИИ в конечном итоге затронет всех нас. Хотя многое зависит от изменений, которые произойдут в ближайшие годы, здесь мы рассмотрим, как глубокое обучение уже оказало значительное влияние на здравоохранение, изменив то, как мы делаем такие..