Публикации по теме 'machine-learning-tools'


parallelformers: интуитивно понятное введение.
В последнее время машинное обучение было развернуто в различных крупномасштабных секторах для решения сложных реальных проблем. Его границы расширились до таких областей, как здравоохранение, образование, экономика и ряд других секторов, затрагивающих человеческие жизни на разных этапах. Обучение и развертывание этих крупногабаритных моделей требуют дорогостоящих вычислений. Такие модели, как blenderbot-9B , например, требуют 22 ГБ памяти GPU, что требует колоссальных затрат. По мере..
Наблюдаемость модели в машинном обучении
Мост между решениями, созданными в исследовательских лабораториях, и развернутыми в реальном мире Существует множество причин, по которым внедрение «доказательных» моделей машинного обучения в реальный мир может пойти не так. В настоящее время компании все еще находятся на этапе, когда показатели успешности моделей машинного обучения значительно различаются при применении к различным реальным приложениям, хотя это не из-за отсутствия попыток. Большинство крупных технологических..
8 основных алгоритмов машинного обучения:
Вот список того, что я считаю 8 основными алгоритмами машинного обучения: «1. Логистическая регрессия" «2. Линейная регрессия" 3. Деревья решений 4. Случайные леса «5. Нейронные сети" 6. Байесовские методы 7. Опорные векторные машины 8. Gradient Boosting Machine Я прочитал большое количество статей о каждом алгоритме машинного обучения, и приведенные выше мне понравились больше всего. Он вдается в мельчайшие детали и объясняет концепции простым..
Недостаточное обучение машинному обучению с помощью кода Python
Что такое недообученность? Недостаточное приспособление машинного обучения к коду Python — важная концепция, которую следует понимать при разработке алгоритмов машинного обучения. Недообучение — это когда модель не может уловить основные закономерности в данных. Это может привести к снижению производительности прогнозирования, поскольку модели необходимо обобщать новые данные. Как происходит недообучение? Недообучение происходит, когда модель слишком проста и не может отразить..
Модель аномалий мошенничества: мощный инструмент машинного обучения для обнаружения необычной активности
Модель аномалий мошенничества, сложный метод, используемый для обнаружения мошенничества, играет решающую роль в выявлении подозрительных закономерностей и точек данных, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Модель специально разработана для извлечения уроков из исторических данных и использования этих знаний для выявления потенциального мошенничества в режиме реального времени. По мере того как мошеннические действия продолжают развиваться и усложняться, традиционные..
«Полное руководство по общим алгоритмам, используемым в машинном обучении»
В последние годы машинное обучение стало популярной областью благодаря своей способности делать прогнозы и совершенствовать процессы принятия решений. Алгоритмы машинного обучения являются фундаментальной частью этой области, поскольку они позволяют машинам учиться на данных и делать прогнозы без явного программирования. В этом руководстве мы представим обзор распространенных алгоритмов, используемых в машинном обучении. Эти алгоритмы подразделяются на три категории: обучение с..
Кузнечик встречает ИИ
Остаться на знакомой территории Всегда сложно выйти за пределы нашей зоны комфорта. Мы чувствуем себя наиболее комфортно, используя программное обеспечение, которое мы использовали в течение длительного времени, когда мы проектируем. Но что, если мы хотим расширить возможности существующего программного обеспечения? Например, добавление ИИ в наш удобный процесс 3D-моделирования, проектирования или анализа. Это расширение возможностей возможно с помощью различных плагинов в одном из..