Публикации по теме 'machine-learning'


Сравнительная оценка источника: она тоже удаляет шум!
Сравнительная оценка источника: она тоже удаляет шум! Использование встраивания источников для удаления динамического шума из монофонического звука Представьте, что вы записываете еженедельное собрание компании, которое планируете расшифровать позже. Вы кладете смартфон в центр стола для совещаний, нажимаете запись и начинаете обдумывать еженедельные цели своей команды. Расшифровывая аудиозапись на следующий день, вы поражаетесь тому, насколько сложно ее понять временами. То, что..
Торговая стратегия с расширенными полосами Боллинджера.
Создание стратегии на основе расширенных полос Боллинджера. Великолепные полосы Боллинджера - это одна из первых вещей, которую мы должны изучить при анализе временных рядов. Это связано с их надежным статистическим обоснованием, их широким распространением среди участников рынка и их успехом при использовании в торговых стратегиях. Мы также можем увидеть другие вариации, которые напоминают Bands в попытке улучшить их. Я только что опубликовал новую книгу после успеха моей..
Получение максимальной отдачи от Spark
Натан Аннекен, старший инженер по данным, 84,51 ° По мере того как продолжается наш путь к пониманию потребителя лучше, чем кто-либо другой, растет и потребность в больших и лучших науках. Благодаря нашему переходу на распределенные технологии, такие как Spark, возможности обработки данных, доступные нам теперь, позволяют манипулировать гораздо большими наборами данных за небольшую часть времени. Несмотря на этот возросший потенциал, слепая передача терабайтов данных в Hadoop редко дает..
Что вы называете AI без скучных битов?
Kubeflow. Если вы продолжите читать, возможно, вы просто влюбитесь в Kubeflow . Это не просто приятный способ освоить машинное обучение , это нечто огромное для сообщества специалистов по науке о данных. Вас предупредили. Трудный путь Давайте поговорим о древнем явлении: поклонении Твердому Пути . Многие из нас были виноваты в этом, но это особенно распространено среди специалистов STEM, которые десятилетиями подвергались дедовщине. Типа дедовщины, который измеряет вашу..
Машинное обучение: опасности и возможности
Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта в области информатики. Он основан на использовании алгоритмов, позволяющих компьютерам «учиться» и делать прогнозы на основе данных. Этот термин был придуман Артуром Сэмюэлем, пионером искусственного интеллекта, в 1956 году. За последнее десятилетие машинное обучение превратилось в технику, известную как глубокое обучение, в которой компьютеру даются конкретные примеры вместо набора правил. Одна из важнейших вех в..
Обучение классификатора эмоций с несколькими ярлыками с помощью Tez и PyTorch
Выведите свои тренировочные сценарии на новый уровень Если вы устали переписывать один и тот же шаблонный код ваших обучающих конвейеров в PyTorch, я нашел довольно интересное решение, которое может облегчить вам жизнь. Не волнуйтесь, это не тяжелая библиотека, которая изменит ваш образ действий. Это скорее легкая оболочка, которая инкапсулирует логику обучения в одном классе. Он построен на основе PyTorch, совсем недавно, но я тестировал его, и я думаю, что пока он выполняет то,..
Как ускорить урегулирование претензий с помощью ИИ для улучшения виртуальной инспекции
автор Роман Свошовский Если мы посмотрим на домен корректировки претензий с точки зрения высокого уровня, то наверняка заметим, что это очень сложный набор элементов: процессы, данные, действия, документы, системы и многие другие, зависящие друг от друга. В этот процесс вовлечено много людей, и во многих случаях они борются с большой неэффективностью своей повседневной работы. Именно здесь на помощь приходит ИИ. Решения и механизмы на основе искусственного интеллекта могут..