Публикации по теме 'reproducibility'
Резюме деятельности за 2017 год, связанной с открытыми и воспроизводимыми исследованиями
Прошлый год был очень насыщенным для cTuning Foundation и dividiti - мы продолжали тесно сотрудничать с AI, ML и системными сообществами для автоматизации экспериментов, улучшая воспроизводимость и возможность повторного использования результатов на основе нашего долгосрочного видения .
Прежде всего, у нас была возможность применить новую Политику проверки артефактов и присвоения им значков (которую мы соавторы годом ранее в рамках новой Рабочей группы ACM по воспроизводимости ,..
Национальный научный фонд присуждает конкурсный грант на исследования и разработки для создания инструмента для выявления и ...
Программа исследований инноваций в малом бизнесе обеспечивает начальное финансирование НИОКР
Бруклин, штат Нью-Йорк, 22 июля 2019 г. scite, Inc. . получил грант по исследованию инноваций в малом бизнесе (SBIR) Национального научного фонда (NSF) на сумму $ 224,559 для проведения исследований и разработок (НИОКР) по разработке платформы глубокого обучения, которая может оценивать надежность научных заявлений с помощью анализа цитирования.
Отчеты показывают, что..
Исследование воспроизводимости и масштабируемости: графы глубокой неявной координации для многоагентных…
Авторы:
Алехандро Монтойя Сантамария
Роман Чива Гил
Мишель Бьянкони
Бумага от J.K. Гупта и др. [1] представляет новый метод улучшения координации в задачах многоагентного обучения с подкреплением. Для некоторых приложений полностью централизованное или децентрализованное обучение может оказаться неэффективным, что приведет к низкой отдаче. В документе предлагается Граф глубокой неявной координации (DICG) в качестве решения для этих сценариев. DICG использует модуль для..
Версии экспериментов машинного обучения и их отслеживание
Узнайте, как улучшить воспроизводимость машинного обучения с помощью DVC
При работе над проектом машинного обучения обычно проводят многочисленные эксперименты в поисках комбинации алгоритма, параметров и шагов предварительной обработки данных, которые дадут наилучшую модель для поставленной задачи. Чтобы отслеживать эти эксперименты, специалисты по данным регистрировали их в таблицах Excel из-за отсутствия лучшего варианта. Однако, будучи в основном ручным, этот подход имел свои..
Как управлять рабочим процессом машинного обучения с помощью DVC, Weights & Biases и Docker
Управлять рабочим процессом машинного обучения сложно. Помимо обычных проблем в разработке программного обеспечения, инженерам машинного обучения также необходимо подумать об отслеживании экспериментов, воспроизводимости, развертывании моделей и управлении. В этой статье я хочу показать 3 мощных инструмента для упрощения и масштабирования разработки машинного обучения в организации, упрощая отслеживание, воспроизведение, управление и развертывание моделей.
Использование контроля..
Повышение эффективности наших специалистов по данным и инженеров по машинному обучению
(Часть 2)-
В прошлом посте мы кратко коснулись концепции MLOps и одного из ее элементов, а именно Feature Store. Мы намерены охватить еще несколько взаимосвязанных тем, которые являются ключевыми для успешного внедрения машинного обучения и обеспечения устойчивого влияния на бизнес.
В Affine мы гарантируем, что львиная доля нашего внимания в проекте машинного обучения сосредоточена на:
1. Тратить больше времени на создание отличных функций и магазинов функций (чем на алгоритмы..
Я только что вылечил рак.
"Фигня!" Вы должны немедленно подумать об этом, когда увидите сообщение о том, что они больны или очень скоро вылечат рак. И, по праву, я не просто вылечил рак, и если бы я это сделал, я действительно не думал, что буду публиковать это на Medium.
Но я проводил исследования рака, в частности, изучал, как лишние хромосомы влияют на уровень неправильной сегрегации в раковых клетках. Моя работа была опубликована в хорошем журнале (eLife), она получила достойные ссылки, а исследование..