Публикации по теме 'ml-so-good'
Как сделать систематический выбор моделей машинного обучения
«Какую модель машинного обучения выбрать?» — вечный вопрос, но, поверьте, это один из самых простых, но очень практичных ответов на него.
Демократизация машинного обучения обусловлена крупными технологическими фирмами и престижными лабораториями искусственного интеллекта, которые выпустили мощные и готовые к использованию библиотеки машинного обучения…
Тонкая настройка модели трансформатора в моем пользовательском наборе данных
Цель этого руководства — настроить предварительно обученную модель BERT для предсказания следующего хода в шахматной партии.
Для этого я сначала импортировал необходимые модули из библиотеки трансформеров: BertTokenizer и TFBertForMaskedLM. Эти модули помогают мне работать с моделью BERT и ее токенизатором. Я также импортировал библиотеку tensorflow.
from transformers import BertTokenizer, TFBertForMaskedLM
import tensorflow as tf
Затем я инициализировал токенизатор, используя..
Резюме статьи [Сверточная сеть с расширенным вниманием]
Обратите внимание, что этот пост предназначен для моего возможного исследования в будущем, чтобы оглянуться назад и просмотреть материалы по этой теме, не читая бумагу полностью.
И внимание, и сверточная архитектура потрясающие в различных приложениях, звучит интересно, когда дело доходит до их смешивания. AANet, которая представлена в этой бумаге , (Сверточная сеть с расширенным вниманием) представляет собой смесь свертки и самостоятельного внимания для тренировки..
Оптимизация веб-дизайна с помощью машинного обучения
Вамсри Кришна С , Сатья Кришнан Суреш Мысли о статье: sat_articles
Аннотация: дизайн большинства веб-сайтов, который мы используем сегодня, статичен и одинаков для всех пользователей. В процессе принятия решения о дизайне проводится значительный объем анализа, но дизайн не обязательно должен охватывать всю пользовательскую базу веб-сайта. Дизайн веб-сайта может выглядеть хорошо для одного пользователя, в то время как для другого пользователя может быть трудно найти важную..
Советы и рекомендации по обучению нейронных сетей
Как и многие из нас, сегодня мы пытаемся обучить нейронную сеть и в какой-то момент пытаемся повысить ее производительность. Не может быть единой причины, чтобы застрять на одном месте, вот контрольный список объяснений, которые могут сыграть роль, и вы можете использовать его для повышения производительности.
Переопределение одной партии Если вы не набрали высший балл, вам следует проверить конвейер. у тебя где-то ошибка.
Сбалансированные пакеты Рассмотрите возможность..
Как я набрала высший балл на конкурсе сообщества Kaggle, посвященном изображениям рака молочной железы
Я решил, что, стремясь узнать как можно больше о науке о данных, я постараюсь участвовать в как можно большем количестве соревнований Kaggle, чтобы улучшить свои навыки. Я сейчас изучаю компьютерное зрение в Tensorflow, поэтому соревнование сообщества Kaggle по диагностике рака груди было идеальным…
Классификация MNIST с использованием пользовательской модели CNN
Набор данных MNIST ( модифицированный Национальный институт стандартов и технологий) представляет собой большую базу данных рукописных цифр, которая обычно используется для обучения различных моделей классификации рукописного ввода.
Исходный код
Классификация почерка MNIST с использованием пользовательской CNN Полностью написана на numpy с нуля | Использование данных из MNIST в CSV www.kaggle.com
Эта пользовательская модель,..
