Publicații conexe 'data-science'
Buletin informativ AI de 5 minute #3
👨🏽 💻 Unele dintre cele mai recente aspecte ale cercetării
👉🏻 „ Nu, AI-ul Google nu este sensibil ”
Companiile de tehnologie promovează în mod constant capacitățile inteligenței lor artificiale în continuă îmbunătățire. Dar Google s-a grăbit să închidă pretențiile că unul dintre programele sale a avansat atât de mult încât a devenit sensibil. Potrivit unei „poveste revelatoare” din Washington Post sâmbătă, un inginer Google a spus că, după sute de interacțiuni cu un sistem AI de..
Ce este MLOps și cine sunt părțile interesate?
Să vorbim despre MLOps. Dar, pentru a face asta, trebuie să știm ce este.
MLOps înseamnă operațiuni de învățare automată. Unii experți spun că este un subset al ModelOps.
ModelOps este o practică de colaborare și comunicare între oamenii de știință de date și profesioniștii în operațiuni pentru a ajuta la gestionarea producției de cicluri de viață de învățare automată (ML).
Dar să nu fim prea tehnici.
Diagrama de mai jos arată o reprezentare excelentă MLOps:
De ce este..
Învățare automată de la capăt la capăt: un ghid pentru începători
Acest articol oferă o analiză aprofundată a învățării automate și a ciclului de viață end-to-end al creării modelelor ML. Suntem cu toții conștienți de ceea ce pot face modelele de învățare automată și sunt capabile de unele dintre cele populare sunt prezicerea acțiunilor, filtrarea e-mailurilor spam și tranzacționarea pe bursă, pentru a numi câteva... Pentru a începe să lucrați la astfel de declarații de problemă, există un ciclu de viață pentru care se ocupă de toate secțiunile de..
Aplicații ale recunoașterii textului scenei partea 3 (Inteligenta artificială)
Recunoașterea textului scenei cu modele de secvențe autoregresive permutate (arXiv)
Autor : Darwin Bautista , Rowel Atienza
Rezumat: Metodele STR care țin seama de context utilizează de obicei modele de limbaj interne autoregresive (AR). Limitările inerente ale modelelor AR au motivat metode în două etape care utilizează un LM extern. Independența condiționată a LM-ului extern asupra imaginii de intrare poate face ca acesta să rectifice în mod eronat predicțiile corecte,..
Vechea creștere a gradientului
„Boosterele de gradient”
Vechea creștere a gradientului
Un instructaj de matematică pentru creșterea gradului
În 2001, Jerome H. Friedman a scris o lucrare fundamentală - Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Nu știa el că va evolua într-o clasă de metode care amenință „teorema fără prânz gratuit” a lui Wolpert în lumea tabelară. Gradient Boosting și verii săi (XGBoost și LightGBM) au cucerit lumea oferind performanțe excelente în clasificare, precum și probleme..
Cum funcționează Optimizarea binară neconstrânsă cuadratică partea 3
Reducere variabilă pentru optimizarea binară neconstrânsă pătratică (arXiv)
Autor: Amit Verma , Mark Lewis
Rezumat: Modelele de optimizare binară neconstrânsă cuadratică sunt utile pentru rezolvarea unei game variate de probleme de optimizare. Constrângerile pot fi adăugate prin încorporarea termenilor de penalizare pătratică în obiectiv, adesea cu introducerea variabilelor de slack necesare pentru conversia inegalităților. Această transformare poate duce la o creștere..
Cum se efectuează testarea A/B în Machine Learning?
Când lucrați pentru o companie bazată pe produse, comerț electronic sau media, este posibil să fiți nemulțumit de numerele de implicare. Poate doriți să evaluați modul în care clienții ar răspunde dacă ați mări prețul sau ați modifica interfața cu utilizatorul. Mulți oameni cred adesea că își cunosc clienții, dar lucrurile nu ies așa cum se așteptau. Testarea A/B este o modalitate prin care companiile testează mai multe funcții simultan pentru a vedea care dă cele mai bune rezultate...
