Основы Понимание вероятностных моделей и аксиом Зачем вообще заботиться о пространстве выборки, событиях и вероятностных показателях? Вы должны усвоить основы, потому что в противном случае причудливые вещи не сработают. — Рэнди Пауш, американский педагог, профессор компьютерных наук. Теория вероятностей — одна из тех основ, которыми нужно овладеть, чтобы преуспеть в области машинного обучения или искусственного интеллекта в целом. Будучи разделом математики, связанным с..

Преобразуйте свой скрипт Python для машинного обучения в быстрый инструмент CLI в современном стиле Python, используя огонь и поэзию Здесь мы быстро рассмотрим пакет python-fire от Google, чтобы загрузить ваш скрипт python в инструмент CLI. « Python Fire — это библиотека для автоматического создания интерфейсов командной строки (CLI) из абсолютно любого …

Почему графические процессоры стали предпочтительным выбором для задач машинного обучения и как мы можем оценить требования к графическим процессорам для вывода ML? Введение В последние годы в области машинного обучения произошла революционная революция с появлением графических процессоров (GPU). Эти мощные вычислительные устройства изменили ландшафт задач машинного обучения, позволив исследователям и практикам достичь беспрецедентного уровня производительности и эффективности. Для..