Публикации по теме 'machine-learning'
Пожалуйста, умоляю вас, напишите Doc Strings!
5 обязательных правил написания строк документа в Python
Вы тоже поклонник дзен Python? Я знаю, что я! Вы можете найти его с помощью простого оператора import this . Насколько я понимаю, один из ключевых посылов этого стихотворения заключается в том, что ваш код должен «иметь смысл». Это должно быть «самодокументирование».
Эта статья немного объяснит иллюзорное обещание самодокументирующегося кода и предоставит список правил, которые вы должны знать о написании строк документации для..
Машинное обучение в электронике
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое включает в себя разработку компьютерных алгоритмов, которые получают доступ к большим объемам данных для создания моделей информации. Проще говоря, это процесс, в котором машины обучаются научно-техническим способом, чтобы они могли выполнять различные задачи на основе разных алгоритмов.
Методы машинного обучения оказались чрезвычайно полезными в самых разных приложениях, и в настоящее время они вызывают все..
Победители конкурса данных: определение типов африканских культур с помощью спутниковых снимков
Беседа с победителями конкурса Radiant Earth Computer Vision for Crop Detection from Satellite Imagery.
В мае мы объявили победителей конкурса данных Компьютерное зрение Radiant Earth для обнаружения урожая со спутниковых изображений , которое проходило в феврале и марте 2020 года. диапазон образования, институтов и географических регионов. Пока были выбраны пять победителей, в этом разделе вопросов и ответов мы сели с Каримом Амером, занявшим первое место в общем победе в конкурсе..
Исследовательские работы, основанные на разработках в области квантового машинного обучения
Квантовое экстремальное обучение (arXiv)
Автор: Саввас Варсамопулос , Эван Филип , Херман В. Т. ван Влеймен , Сайрам Менон , Энн Вос , Наталья Дюбанкова , Берт Торфс , Энтони Роу . , Винсент Э. Эльфвинг
Аннотация: мы предлагаем квантовый алгоритм для «экстремального обучения», который представляет собой процесс нахождения входных данных для скрытой функции, который экстремумирует выходные данные функции, без прямого доступа к скрытой функции, учитывая только..
OpenAvenues — Обработка естественного языка и машинное обучение для рентгенологических отчетов
Этим летом мне представилась возможность принять участие в микростажировках Open Avenues. В рамках своего проекта я использовал методы обработки естественного языка и машинного обучения для классификации отчетов медицинской радиологии. Этот блог официально подводит итоги проекта, над которым я работал последние 8 недель.
Обработка естественного языка
С популяризацией таких инструментов, как ChatGPT, обработка естественного языка (NLP) стала вызывать больший интерес в области..
Будущее медицины: как большие языковые модели революционизируют здравоохранение
Будущее медицины: как большие языковые модели революционизируют здравоохранение
Большие языковые модели (LLM) революционизируют отрасль здравоохранения, изменяя то, как мы понимаем и применяем клинические знания. Благодаря своим впечатляющим возможностям в понимании и генерации естественного языка LLM используются для кодирования клинических знаний, открывая целый мир возможностей для медицинских приложений. Google Research и DeepMind провели новаторское исследование LLM, показавшее,..
Как работают диффузионные карты, часть 2 (машинное обучение)
Классификация квантовых состояний топологической нейронной сети с помощью диффузионных карт (arXiv)
Автор: Яньтин Тэн , Субир Сачдев , Матиас С. Шойрер .
Аннотация: Мы обсуждаем и демонстрируем неконтролируемую процедуру машинного обучения для обнаружения топологического порядка в квантовых системах многих тел. Используя ограниченную машину Больцмана для определения вариационного анзаца для низкоэнергетического спектра, мы отбираем волновые функции с вероятностью, экспоненциально..
