Свързани публикации 'data'
Какво представляват мулти-хиперграфите?
Изчисляване със загуба на информация със странична информация чрез мулти-хиперграфи ( arXiv )
Автор: Deheng Yuan , Tao Guo , Bo Bai , Wei Han
Резюме: Ние разглеждаме проблем с кодирането за изчисления, при който декодерът желае да оцени функция на своето локално съобщение и съобщението източник в енкодера в рамките на дадено изкривяване. Ние показваме, че функцията скорост-изкривяване може да се характеризира чрез характерен мулти-хиперграф, който опростява оценката на..
ПРОГНОЗИРАЩ АНАЛИЗ И МАШИННО ОБУЧЕНИЕ
Тази статия има за цел да проучи както разликата, така и връзката между прогнозния анализ и машинното обучение. Стигнах до това, когато реших да направя дълбоко гмуркане в прогнозния анализ; това е един от четирите основни вида анализ на данни (дескриптивен анализ, предписан анализ, диагностичен анализ, прогнозен анализ). Както беше доста често срещано в моето учебно пътуване, някак започнах от това, което бих нарекъл произволна точка. Попаднах на въпрос, който изискваше от мен да..
Как работи федеративното обучение, част 2 (Машинно обучение 2023)
От шумни итерации с фиксирана точка до частен ADMM за централизирано и обединено обучение (arXiv)
Автор : Edwige Cyffers , Aurelien Bellet , Debabrota Basu
Резюме: Ние изучаваме диференциално частни (DP) алгоритми за машинно обучение като примери на шумни итерации с фиксирана точка, за да извлечем резултати за поверителност и полезност от тази добре проучена рамка. Ние показваме, че тази нова перспектива възстановява популярни частни базирани на градиент методи като DP-SGD и..
Joi в Node.js: Изчерпателно ръководство за високопроизводителни уеб приложения
Въведение:
В динамичния свят на уеб разработката Node.js се превърна в популярна платформа, предлагаща ефективни възможности от страна на сървъра. При изграждането на стабилни и сигурни приложения валидирането на данни се превръща в критичен аспект. Joi, незаменима библиотека за валидиране, е специално проектирана за Node.js, позволявайки на разработчиците да гарантират целостта на данните и да подобрят сигурността на приложенията. Това изчерпателно ръководство ще разгледа значението на..
Турбо чатGPT Plus. Платен абонамент. Без повече „Моля, опитайте отново по-късно“ ?
„Тъмната страна на AI Art“
Турбо чатGPT Plus. Платен абонамент. Няма повече „Моля, опитайте отново по-късно“?
Режим ChatGPT Plus Turbo на живо. (БЕЗПЛАТНО) По подразбиране срещу Turbo [актуализация на 14 февруари]*
Опцията Turbo ChatGPT PLUS е тук: Улавяне на реална скорост на Turbo модел
Причини, поради които заместващите функции на загуба са основни за класификацията в машинното обучение
Тази публикация ще се потопи дълбоко в концепциите и теорията зад загубата на панта, логистичната загуба и двоичната загуба за класификация в машинното обучение. Ще внедрим алгоритъма на персептрон в MATLAB и ще видим как можем да изберем най-добрия класификатор въз основа на функциите на сурогатните загуби.
До края на тази публикация ще знаете как да извършвате класификация с помощта на перцептрона и предимствата и недостатъците на всяка функция на загуба.
Набор от данни
Ще..
Първият ми ML модел, базиран на моите данни за импресии/реакции в LinkedIn
Исках да мога да предвидя приблизително колко импресии ще получа въз основа на предишни данни за реакции в LinkedIn.
Така че изградих регресионен модел, базиран на моите впечатления и реакции.
predict_reactions(20 реакции) = 2524 импресии
predict_reactions(80 реакции) = 10 036 импресии
Ето обобщение на това как работи:
Начертавам точките и след това определям линия с помощта на произволни параметри. След това изчислявам разходите, т.е. обща разлика на всички точки от правата...
