Публикации по теме ml-so-good

Публикации по теме 'ml-so-good'

Полная дорожная карта для изучения машинного обучения всего за 3 месяца

Как научиться машинному обучению всего за 3 месяца, и вот полная дорожная карта, которой вы можете следовать Если вы нажали на эту статью, то вы, вероятно, хотите стать специалистом по данным или инженером по машинному обучению, или, может быть, вы хотите изучить машинное обучение. Потому что машинное обучение — очень важный предмет, если вы хотите стать одним из самых упоминаемых специалистов. И если вы хотите сделать хорошую карьеру в области Науки о данных и хотите стать..

Оцените эффективность своего медиаканала с помощью моделирования смешанного маркетинга

Существует постоянно растущее число медиаканалов, которые можно использовать для увеличения клиентской базы компании. Несмотря на выгоду, рекламные бюджеты для компании любого масштаба конечны, и поэтому крайне важно понимать, насколько эффективны эти маркетинговые каналы и как компания может оптимизировать свои расходы по этим каналам. Для этой цели ранее использовалось множество методов, одним из наиболее примечательных из которых были множественные рандомизированные эксперименты с..

Все, что вам нужно для Mlflow

Это последняя неделя конкурса, и вы запустили почти 30 моделей, и на данный момент они повсюду, и вы не можете найти свою лучшую модель. лист Excel, который у вас был, неполный и вряд ли поможет. Чем вы сейчас занимаетесь? 😥 Миллоу передает привет. Mlflow — это, по сути, платформа с открытым исходным кодом, которая может эффективно обрабатывать и отслеживать весь жизненный цикл конвейера машинного обучения. Лучше всего то, что он совместим с любой библиотекой, и все, что вам нужно, это..

Практическое трансферное обучение с TensorFlow

Ваша нейронная сеть работает плохо? Ваши вычислительные ресурсы ограничены? Не волнуйся; есть еще надежда! Хватай кофе, и вперед за новым приключением! = Д Введение Сегодня я покажу вам, как Transfer Learning может помочь улучшить качество вашей модели, сократить время обучения и меньше тратить на CPU, GPU и TPU. Все это с простой реализацией! Как это возможно? Перенос обучения Transfer Learning — это повторное использование уже обученной модели и ее расширение..

Синтетические данные, новая волна инноваций в области искусственного интеллекта

Введение За последнее десятилетие искусственный интеллект переживает бурный рост благодаря важным технологическим достижениям, меняющим промышленную, экономическую и социальную среду. Данные играют ключевую роль в разработке и работе алгоритмов искусственного интеллекта, поэтому крайне важно иметь доступ к достаточному количеству высококачественных данных для создания надежных решений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект в настоящее время замедляется из-за ограниченного..

Автоматический генератор классификатора изображений

Автоматический генератор классификатора изображений Наконец, инструмент машинного обучения находится в открытом доступе по адресу serpapi/automatic-images-classifier-generator . Не стесняйтесь использовать, вносить свой вклад и получать удовольствие. automatic-images-classifier-generator — это инструмент машинного обучения, написанный на Python с использованием SerpApi , Pytorch, FastAPI и Couchbase для обеспечения автоматического создания больших наборов данных,..

Краткий обзор пакета aiohttp в Python

Привет, читатель, эта статья будет об использовании асинхронных запросов в python и о том, как он сравнивается по производительности с наиболее часто используемым синхронным методом. Синхронный против асинхронного Давайте рассмотрим пример запроса API, когда вы пытаетесь отправить несколько запросов и получить ответ. Если ваши запросы синхронны, ваша программа будет ждать, пока не будет получен первый ответ, а затем только она выполнит второй запрос. Принимая во внимание, что..