Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Sparkify-предсказание оттока клиентов

Предсказать клиентов, которые, скорее всего, откажутся от музыкального сервиса Sparkify. Обзор проекта Sparkify — это сервис потоковой передачи музыки, такой же, как Spotify и Pandora. Предоставленные данные представляют собой журнал пользователей службы, содержащий демографическую информацию, действия пользователей, временные метки и т. д. Мы пытаемся проанализировать журнал и построить модель для выявления клиентов, которые с большой вероятностью перестанут пользоваться нашим..

Время адаптивных вычислений (ACT) в нейронных сетях [3/3]

Время адаптивных вычислений (ACT) в нейронных сетях [3/3] Часть 3: ACT в трансформаторах Часть 1 находится здесь . Часть 2 находится здесь . Наконец, ACT пришла в трансформеры. Универсальный трансформатор использует оригинальную идею ACT, примененную к трансформатору вместо RNN. Авторы говорят, что они добавляют к трансформатору повторяющееся индуктивное смещение RNN с динамическим механизмом остановки для каждой позиции. С моей точки зрения, это далеко от повторяющегося..

Выявление рисков с помощью ИИ

Все специалисты по закупкам сталкиваются с рисками. На глобализированном рынке отделу закупок довольно легко иметь дело с потенциальными рискованными партнерами. В последнее время изменились закупки. От компании, ориентированной только на приобретение продуктов и услуг по лучшей цене и контролю над расходами, до стратегического актива каждой организации. За счет развития новых технологий, таких как искусственный интеллект. Организации изменят способ управления рисками на протяжении..

Рост ИИ в юридических технологиях: чего ожидать компаниям из списка Fortune 500 в 2021 году?

После пандемии COVID-19 мир удобно перешел к удаленной, управляемой данными и основанной на приложениях экосистеме. В технологичных областях, таких как юридический сектор, эта тенденция взяла верх, выдвигая такие технологии, как ИИ, из экспериментальной фазы в прикладную. Тем не менее, есть много места для разрушения. Многие компании из списка Fortune 500, которые яростно внедряли инструменты и методы, связанные с ИИ, являются убедительным свидетелем этих изменений и могут привести..

Прогнозирование кредитного риска с помощью машинного обучения

В этом посте мы поговорим о моем последнем проекте и о том, как использовать машинное обучение для прогнозирования кредитного риска. Одним из самых мощных приложений машинного обучения является прогнозирование кредитных рисков. Наверное, все банки используют машинное обучение, чтобы решать, кому можно взять кредит, а кому нельзя. На самом деле создание Модели кредитного риска не является сложной задачей и может быть очень интуитивно понятной. Теория проста: Получить..

CallScout в Cerebri

Мы приехали из Нью-Йорка, ошеломленные и потрясенные событиями, которые произошли в Astor Place. Поскольку у каждого из нас были планы на будущее, мы решили разделить 100000 долларов между собой. По мере прояснения деталей финансирования, средства были распределены по сегментам стартапа. У нас также было обязательство перед United Way 211 завершить заявку. В сложившейся ситуации некоторые из нас решили основать компанию CallScout. Благодаря финансированию мы смогли нанять стажеров из..

Неделя 11–12 (финальный проект)

Сегодня завершается финальный проект, который я делал в группе, ссылка на проект следующая: https://github.com/alexanderchen6/ajak-final-project . Проект представляет собой приложение для машинного обучения, в котором ИИ распознает рисунок, который пользователь нарисовал на холсте. Холст находится на веб-странице. Затем пользователь может получить доступ, если ИИ правильно угадал. % показывает, сколько правильных догадок сделал ИИ Существует обратный отсчет часов, когда пользователь..