Публикации по теме 'ml-so-good'
«Прогнозирование цен на акции с помощью глубокого обучения: руководство для начинающих с использованием TensorFlow и Keras»
Глубокое обучение произвело революцию в области количественных финансов, позволив более точно прогнозировать цены активов. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать нейронные сети для прогнозирования цен на активы с использованием TensorFlow и Keras. Мы начнем с обзора глубокого обучения и нейронных сетей, а затем пройдемся по этапам создания простой нейронной сети для прогнозирования цен на акции. Для этой задачи мы будем использовать набор данных от Yahoo Finance, который содержит..
Azure Synapse Analytics с пакетной обработкой Synapse ML Health Care Text Analytics
API текстовой аналитики Azure Healthcare с использованием SynapseML
Предпосылки
Документ — https://microsoft.github.io/SynapseML/docs/next/features/cognitive_services/CognitiveServices%20-%20Overview/#text-analytics-for-health-sample Создайте учетную запись когнитивных служб Azure. Создать учетную запись хранения Azure Создание рабочей области Azure Synapse Analytics Создание искрового вычислительного кластера Используйте pyspark
Шаги
установить synapseml
%%configure -f..
Дом создателей ИИ
Искусство машинного обучения
Дом создателей ИИ
Это моя следующая неделя стажировки в MLearning.ai , и я полностью очарован миром и его людьми. Как будто вся моя жизнь изменилась. Я действительно чувствовал, что нахожусь в другом мире, о котором так безумно думать, потому что он такой реальный — он не мета-виртуален.
То, как они взаимодействуют с алгоритмами машинного обучения, для меня в новинку, но почему-то кажется правильным, почти…
Обрезайте и сегментируйте изображения с помощью CLIP от OpenAI.
Вы когда-нибудь задавались вопросом, можем ли мы обрезать части изображения в зависимости от наших интересов или сегментировать изображения на основе наших желаний, просто используя словесный запрос, но есть способ, которым мы можем добиться того же. Используя модели компьютерного зрения OpenAI CLIP и DeTr (также можно использовать любые другие), мы можем сегментировать и вырезать части изображений с помощью простых текстовых запросов. Обрезка разделов может быть достигнута с..
Искусственный интеллект и машинное обучение: понимание основ
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — две самые обсуждаемые технологии сегодня. От виртуальных помощников и чат-ботов до беспилотных автомобилей и систем медицинской диагностики — искусственный интеллект и машинное обучение меняют наш образ жизни и работу. Но что такое AI и ML? Как они работают, и каковы их преимущества и проблемы? Цель этой статьи — дать простой и краткий обзор ИИ и МО, их основных концепций и приложений.
Повышение градиента для регрессии с нуля
Объяснение и реализация повышения градиента в Python
Повышение градиента — это один из методов ансамблевого машинного обучения. Он использует слабых учеников, как и другие в последовательности, для создания надежной модели.
Это гибкий и мощный метод, который можно использовать как для задач регрессии, так и для задач классификации. Хороших результатов можно добиться даже при очень небольшой настройке. Он может обрабатывать большое количество функций и не привязан к какому-либо..
Объяснимый ИИ
Видя внутреннюю часть модели в данных мозговых волн ЭЭГ с помощью Glass-box
Эта статья написана Алпарсланом Месри и Угуром Зия Чифчи .
Объяснимый ИИ необходим для повышения контроля над моделью машинного обучения. Для этого есть несколько техник и библиотек. В этой статье, посвященной эксперименту (мозговые волны ЭЭГ), мы представим библиотеку «интерпретации» Python и модель EBM, чтобы показать, как объяснимый ИИ может увеличить способность исследователя отлаживать модель.
В..
