Публикации по теме ml-so-good

Публикации по теме 'ml-so-good'

LINALG — Собственные векторы и собственные значения

Собственные векторы и собственные значения + Быстрый прием для вычисления собственных значений — 3Blue1Brown Определение Собственные векторы: вектор, который при работе с данным оператором дает скалярное число, кратное самому себе. Собственные значения: специальный набор скалярных значений, которые представляют, насколько собственные векторы были растянуты или сжаты во время некоторого линейного преобразования. Обратите внимание, что собственные значения могут быть отрицательными...

Как я использовал Keras Tensorflow для прогнозирования набора данных Titanic

Изучив Python и машинное обучение в течение двух с половиной лет, я решил, что пришло время улучшить свои навыки, и поэтому решил изучить Tensorflow, библиотеку программирования, которая создает нейронные сети. Я изучал Pytorch в прошлом, но обнаружил, что это довольно сложно и громоздко, поэтому, надеюсь, мне больше повезет с моим…

Преодоление переобучения с помощью регуляризации

Переобучение — очень распространенная проблема в задачах машинного обучения, но с ней может быть довольно сложно справиться. Отбрасывание некоторых признаков, которые не важны, — это простой способ справиться с переоснащением, но как насчет регуляризации? Регуляризация похожа на лекарство от нашей склонности подстраиваться или отвлекаться на шум в наших данных. Если наша модель изучает этот шум, это не имеет смысла, поскольку эти точки данных на самом деле не отражают истинные свойства..

Обзор статьи: конституционный ИИ, обучение магистров права с использованием принципов

Управление поведением генеративного ИИ с помощью принципов Выпуск ChatGPT произвел фурор во всем мире, и конкуренты пытаются быстро разработать и выпустить свои собственные аналогичные модели. Deepmind планирует выпустить Sparrow ближе к концу года. Антропик занимались разработкой Клода . В предоставленной ссылке Райли Гудсайд замечательный специалист по подсказкам предлагает прямое сравнение между Claude и ChatGPT с одним и тем же набором подсказок. Три самые сложные проблемы..

Этот искусственный интеллект превратил 5 известных логотипов в реальных людей

Нельзя отрицать, что новая мощность искусственного интеллекта Dall-E2 для преобразования текста в изображение чертовски впечатляет. От переосмысления персонажей Гарри Поттера на основе книжных описаний до превращения известных логотипов в реальных людей. Да, я создал совершенно новый эксперимент с искусственным интеллектом, который превращает узнаваемые логотипы в реальных людей. Результаты одновременно потрясающие и немного тревожные.

Новый подход к проектированию модульной инфраструктуры жизненного цикла машинного обучения с пользовательскими шагами и конвейерами

Оптимизация разработки машинного обучения с помощью многократно используемых, настраиваемых шагов и конвейеров Введение Разработка проектов машинного обучения часто требует от практиков управления несколькими этапами и компонентами в рамках жизненного цикла машинного обучения. Хорошо структурированная среда жизненного цикла машинного обучения может упростить этот процесс, помогая разработчикам создавать повторно используемые компоненты и поддерживать организованные кодовые базы. В этой..

Мультиклассовая классификация с автонастройкой CatBoost

CatBoost с HyperOpt становится идеальным инструментом для мультиклассовой классификации… В этой статье мы будем работать с набором данных Kaggle о финиковых плодах. Набор данных состоит из плодов даты 7 типов с 34 связанными функциями. Наша задача состоит в том, чтобы классифицировать финиковые фрукты на 7 классов. Вы можете прочитать больше о наборе данных по ссылке ниже Наборы данных о фруктах 7 класс; Бархи, Деглет Нур, Суккари, Ротаб Мозафати,..