Публикации по теме 'ml-so-good'
Стипендиальная программа AWS AI и ML
«AWS, Intel и Udacity предоставляют стипендии 2000 студентам в 2022 году! Изучите ценные навыки, чтобы открыть новые карьерные возможности в прибыльной сфере искусственного интеллекта и машинного обучения». — Удасити
Машинное обучение — самая горячая тема на рынке труда, но машинного обучения все еще не хватает…
Кодирование RNN в PyTorch
🌟 Весь код доступен на Github: https://github.com/hahahumble/Coding-RNN-PyTorch
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) – это искусственная нейронная сеть, использующая последовательные данные или данные временных рядов . Рекуррентные нейронные сети дают нейронным сетям память, поэтому они широко используются в машинном переводе, распознавании речи и так далее.
В PyTorch RNN строится с использованием класса torch.nn.RNN . Вы можете узнать о его параметрах, входах и выходах здесь:..
Ошибки обучения модели машинного обучения: как их избежать
В этом блоге освещаются некоторые важные ошибки, которые можно совершить при обучении модели машинного обучения. Обучение модели машинного обучения — это процесс обучения модели распознаванию закономерностей в данных. На этапе обучения модель подвергается воздействию набора данных и «учится», как различать различные функции и точно предсказывать результаты. Целью этапа обучения является оптимизация производительности модели, чтобы она могла делать точные прогнозы при воздействии новых..
Моделирование временных рядов с новым подходом к данным
Расширьте возможности структуры данных, улучшите процесс обработки данных
Данные временного ряда представляют собой последовательность точек данных, проиндексированных во временном порядке. Наиболее распространенным примером данных временных рядов является дневная цена закрытия фондового рынка. Анализ временных рядов может помочь организациям понять основные причины тенденций или системных закономерностей с течением времени.
В этом посте мы продемонстрируем пакет..
Kubeflow Pipelines: простая организация рабочих процессов машинного обучения
Все, что вам нужно знать о конвейерах Kubeflow для конвейеров машинного обучения
Kubeflow Pipelines (KFP) — это мощный инструмент, который позволяет создавать, развертывать и запускать конвейеры машинного обучения масштабируемым и воспроизводимым образом с использованием контейнеров Docker . Он предоставляет ряд инструментов и абстракций, которые помогут вам оптимизировать рабочие процессы машинного обучения, что делает его эффективным и надежным решением для завершения вашего..
Устранение размытости изображения с помощью сверточных автоэнкодеров (учебное пособие по проекту глубокого обучения)
Размытие — это нерезкая область изображения, вызванная движением камеры или объекта, неточной фокусировкой или использованием диафрагмы, обеспечивающей малую глубину резкости. Это приводит к уменьшению разрешения изображения, делая контуры и особенности изображения нечеткими. Таким образом, чтобы получить более четкое изображение, мы можем либо переснять ту же фотографию с предпочтительным фокусом объектива камеры, либо использовать наши знания о глубоком обучении и воспроизвести..
ML-анализ основных компонентов
Снижение размерности
Сегодня мы проходим PCA, анализ главных компонентов.
Концепция PCA и причины
Основная концепция PCA заключается в уменьшении размерности. Когда у нас много функций данных, естественно, размерность данных будет высокой. Если мы имеем дело с этими данными, уменьшение размерности будет полезно.
Это устранило бы довольно неважные функции, тем самым уменьшив временную/пространственную сложность и уменьшив шумы в данных. Также, если мы обучаем модель сложными..
