Публикации по теме ml-so-good

Публикации по теме 'ml-so-good'

Определение ключевых терминов и понятий в нейронных сетях (часть 1)

Как человек, всю жизнь изучавший математику, скажу, что нейронные сети — это большая математическая функция, если говорить просто. Сложная математическая функция, учитывающая многие системы, тем не менее, в разбивке на части получается большая функция, состоящая из множества частей. Моя цель в этой статье — раскрыть эту сложную тему для себя и для тех, кто заинтересован в понимании нейронных сетей. Для тех, кто не знаком с глубоким обучением, скажу, что глубокое обучение — это..

5 лучших информационных бюллетеней по машинному обучению, на которые стоит подписаться

Чтобы идти в ногу с быстро развивающейся областью Это очень удобно. Пробуждение и события в мире науки о данных прямо в вашем почтовом ящике. После более чем двухлетней подписки на бесчисленные информационные бюллетени эти пять информационных бюллетеней стали моими любимыми для Data Science, Machine Learning и Deep Learning. TLDR: Пакет Еженедельник глубокого обучения Альфа-сигнал Еженедельник науки о данных Средний Пакет The Batch — это еженедельный..

ТЕРМИНОЛОГИИ, КОТОРЫЕ НУЖНО ЗНАТЬ ИНЖЕНЕРАМ ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ — ЧАСТЬ 2

В предыдущем блоге мы обсуждали термин Машинное обучение и его парадигмы. Здесь мы рассмотрим некоторые основные термины, которые должен знать инженер по машинному обучению или специалист по обработке данных . Нормализация Машина может понимать данные только в виде чисел. Даже если предоставленные данные представляют собой изображения, аудио или видео, данные преобразуются в числовые значения , прежде чем они будут загружены в модель. Но преобразованные числовые значения..

Вывод в графических моделях — алгоритм исключения переменных

В прошлой статье мы увидели общую идею Устранения переменных . В этой статье мы продолжим эти знания и познакомимся с лежащими в их основе алгоритмами. Алгоритмы можно рассматривать как манипулирование Факторами , то есть концепцией, о которой мы уже узнали в сетях Маркова. Это также означает, что мы сможем связать исключение переменных как с марковскими, так и с байесовскими сетями. Фактор маргинализации

Введение в AdaBoost

В этой статье мы продолжим бустинг, с которым познакомились в следующей статье . В этой статье мы рассмотрим конкретный алгоритм повышения: AdaBoost. Мы постараемся получить как интуитивное, так и математическое понимание того, как это работает, а в другой статье мы рассмотрим его реализацию на Python. Пересматривая интуицию бустинга Давайте сначала быстро вернемся к интуиции повышения, прежде чем мы представим AdaBoost. Идея бустинга состоит в том, чтобы взвесить данные, которые..

Модели совместного использования веб-интерфейса ComfyUI и Auto1111 SD SD

Как настроить общую папку для совместного использования моделей ModelsComfyUI и Auto1111 SD WebUI По моему опыту, многие пользователи одновременно используют несколько разных веб-интерфейсов. Пространство для хранения может стать существенным, если каждый веб-интерфейс будет поддерживать свой собственный набор моделей. На самом деле вполне возможно создать общую папку для моделей. Расположение моделей Учитывая, что изменение местоположения моделей для Automatic1111 SDWebUI может..

Современные правила масштабирования функций в машинном обучении

Полное руководство по масштабированию функций с помощью Scikit-Learn и Python Что такое масштабирование? Масштабирование — важная часть машинного обучения. При этом не все алгоритмы машинного обучения требуют масштабирования. Вы должны знать это заранее при использовании этих алгоритмов. Алгоритмы, требующие масштабирования функции: KNN (K-ближайшие соседи) Нейронные сети Линейная регрессия Логистическая регрессия Алгоритмы, не требующие масштабирования признаков:..