Публикации по теме 'machine-learning'
Наука о данных: конфиденциальность, справедливость, аудит и соответствие
Мы обсуждали, как завершить рабочий процесс Data Science в предыдущих главах. В этом процессе есть определенные аспекты, которые, как правило, подробно не обсуждаются, но могут повлиять на выполнение и успех вашего проекта по науке о данных.
Конфиденциальность -
В проекте по науке о данных мы работаем с наборами данных из различных источников и систем. Некоторые из этих данных будут конфиденциальными с точки зрения PII (личной идентифицируемой информации) или корпоративных данных...
Что инженеры Google-AI могли упустить из виду и почему это может привести к уничтожению…
Я вырезал БС, потому что это срочно. Мы должны принять во внимание сознание! Ситуация:
Алгоритмы ИИ основаны на принципах машинного обучения. Вкратце: мы используем данные для подачи «черного ящика» для обучения модели ИИ конкретным задачам.
Качество данных имеет значение!
Google использует данные из Интернета для создания своего ИИ.
Однако данным из Интернета не хватает одного важного фактора:
Уровень Сознания Человека.
Что такое уровни Сознания?
Вот, см.
См. Шкалу..
Ваша запатентованная модель искусственного интеллекта не имеет для меня никакого значения
… Если вы не поделитесь подробностями о его цели, дизайне, тестировании и показателях
Продавцы во всем мире, пожалуйста, не говорите мне, что ваша модель машинного обучения (или, еще лучше, ИИ ) точна на 99%. Не говорите мне, что все, что нам нужно сделать, это подключить ваши данные , и произойдет какое-то блестящее волшебство. Я не единственный. Недавно 31 ученый оспорил исследование Google Health, потому что не было опубликовано достаточных доказательств, чтобы определить..
Объяснимая ограниченная машина Больцмана для совместной фильтрации
Ограниченная машина Больцмана - это тип искусственной нейронной сети, которая является стохастической по своей природе. Ограниченная машина Больцмана - это особый тип машины Больцмана.
Что такое машина Больцмана?
Машина Больцмана - это нейронная сеть с одним видимым слоем, обычно называемым «входным слоем», и одним «скрытым слоем». Так что нет выходного слоя. Он использовался для решения комбинаторных задач. Нейроны в скрытых слоях и видимых слоях также были соединены между собой...
AWS SageMaker: как не потратить все свои деньги
Вопрос . Привет, Дарья. Я также использую AWS на своем рабочем месте. Однако я не тестировал использование сервисов AWS в своем личном качестве. Просто интересно, как вы управляете расходами на использование услуг SageMaker? Я знаю, что существует бесплатный уровень, поэтому мне любопытно, используете ли вы только предложения бесплатного уровня или платите дополнительно за использование, выходящее за рамки бесплатного уровня?
Ответ: Да, AWS SageMaker предлагает бесплатный..
Прогнозирование текущих цен фьючерсов на акции с помощью машинного обучения: положительные и отрицательные результаты.
Введение:
Торговля фьючерсами на акции требует своевременных и точных прогнозов движения цен. На современных быстро меняющихся финансовых рынках способность делать прогнозы в реальном времени имеет решающее значение для успешной торговли. В этой статье мы рассмотрим, как использовать модели машинного обучения для прогнозирования цен на фьючерсы на акции с использованием оперативных данных из Yahoo Finance. Мы также узнаем, как предоставлять сообщения с указанием положительной и..
Как работает активное обучение, часть 4 (машинное обучение)
Опрос об активном онлайн-обучении (arXiv)
Автор : Давиде Каччарелли , Мурат Кулахчи .
Аннотация: Активное онлайн-обучение — это парадигма машинного обучения, целью которой является выбор наиболее информативных точек данных для маркировки из потока данных. Проблема минимизации затрат, связанных со сбором помеченных наблюдений, привлекла большое внимание в последние годы, особенно в реальных приложениях, где данные доступны только в неразмеченной форме. Аннотирование каждого..
