Публикации по тегам data-science

Публикации по теме 'data-science'

Байесовские приемы на каждый день

Изучите пару полезных вероятностных трюков, чтобы безопасно ориентироваться в море неполной информации Иногда нам хотелось бы знать что-то, чего мы не знаем. К сожалению, во многих случаях нет времени или даже нет возможности изучить то, что нам нужно. Тем не менее, решения и оценки должны приниматься только на основе одноразовых знаний. Хотя многим из нас кажется пугающим ориентироваться в тумане неполной информации, те, кто понимает природу неопределенности, могут использовать ее в..

Ключевые статистические концепции в науке о данных

Ключевые статистические концепции в науке о данных Сборник некоторых статистических концепций, которые необходимо знать Если вы работаете с данными, вы часто можете встретить термины , такие как «тесты», «оценки», «значения» и т. Д., Которым предшествуют алфавиты , например 'F' , "P", "R", "T", "Z" и т. Д. Эта статья посвящена объяснению для непрофессионала некоторых из таких статистических терминов / понятий , которые часто встречаются в мире Наука о данных. Отказ от..

Работа с методами условного градиента, часть 1 (машинное обучение)

Децентрализованный метод условного градиента на изменяющихся во времени графах (arXiv) Автор : Роман Ведерников , Александр Рогозин , Александр Гасников . Аннотация: В этой статье мы изучаем обобщение метода распределенного условного градиента на изменяющиеся во времени сетевые архитектуры. Мы теоретически анализируем свойства сходимости алгоритма и проводим численные эксперименты. Изменяющаяся во времени сеть моделируется как детерминированная стохастическая последовательность..

Стандартное отклонение мини-серии

Про-ГАН Введение в Pro-GAN В этой статье мы увидим подробное объяснение стандартного отклонения мини-пакетов, которое в основном используется в ProGAN (прогрессивные генеративно-состязательные сети). ProGAN обычно используется для создания изображений лица с высоким разрешением в прогрессивной манере. По сути, Стандартные GAN также используются для создания изображений, но они не могут генерировать изображения высокого качества (1024 x 1024), которые содержат функции высокого уровня..

Исследование репрезентативного обучения (будущее ИИ)

Основы репрезентативного обучения Полное руководство по репрезентативному обучению для начинающих Репрезентативное обучение — это очень важный аспект машинного обучения, который автоматически обнаруживает функцию… analyticsindiamag.com Обучение распутанному представлению для распознавания говорящего на нескольких языках ( arXiv) Автор: Кихён Нам , Юкюм Ким , Хи Су Хео , Джи Вон Чон , Джун Сон Чон . Аннотация: цель..

Производственное машинное обучение - пример кластеризации

Вдохновленный этой статьей , я пытаюсь создать другую версию производственного машинного обучения с применением кластеризации. Помимо классификации, одним из наиболее часто используемых методов машинного обучения является кластеризация. Метод кластеризации используется для исследования и маркировки данных. Во многих случаях помеченные данные затем моделируются с использованием метода классификации. Вот несколько общих шагов, которые выполняются в таких случаях: Построить модель..

Для начала вам не понадобится много опыта в машинном обучении.

Персональный подход к машинному обучению 👩🏻‍🚀 👨🏻‍🚀 🚀 Не бойтесь начать с машинного обучения (ML), вам не потребуются годы теоретического обучения, чтобы начать. Но вы должны учиться годами, чтобы всегда оставаться в курсе последних технологий. Я знаю, что у вас и у каждого человека могут быть разные способы обучения. Этот пост должен прояснить процесс того, как вы начинаете работать с машинным обучением, без излишних технических терминов. Рекомендую следить за моей статьей и..