Публикации по теме 'ml-so-good'
Как выбрать алгоритм машинного обучения для моего приложения?
Выбор алгоритма машинного обучения (ML) или глубокого обучения (DL) для применения является одной из основных проблем для инженеров искусственного интеллекта (ИИ), а также для специалистов по данным. Вот хочу прояснить этот вопрос.
В связи с этим выбор подходящего алгоритма зависит от различных факторов, таких как тип имеющихся у вас данных, проблема, которую вы пытаетесь решить, и доступные ресурсы. Вот несколько шагов, которые помогут вам решить эту проблему:
Определите проблему:..
Создание классификатора мошеннических транзакций с использованием логистической регрессии и Docker: подробное руководство
В эпоху цифровых технологий способность обнаруживать мошеннические транзакции является важнейшим аспектом любой финансовой системы. Модели машинного обучения с их способностью изучать закономерности и делать прогнозы являются мощным инструментом в борьбе с мошенничеством. Эта статья проведет вас через процесс создания мошеннической транзакции…
Расширение больших языковых моделей с помощью графов знаний: роль графовых алгоритмов
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющие возможности естественного языка.
Однако они испытывают трудности с логическим рассуждением, требующим структурированных знаний.
Графы знаний, представляющие сущности и отношения в сетевом формате, могут предоставить недостающие базовые знания.
Включение различных типов рассуждений в LLM с помощью графов знаний Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3, продемонстрировали впечатляющие..
Вот что в тренде на MLearning.ai
Искусство машинного обучения
Вот что в тренде на MLearning.ai
🟠 МЛ июнь 2022
Будущее машинного обучения выглядит радужным, так о чем беспокоиться?
Вместо того чтобы думать о том, что произойдет, когда машинное обучение станет массовым явлением в 2022 году, взгляните на некоторые концепции и точки зрения, связанные с искусством ИИ. MLearning.ai ежедневно привлекает сотни авторов, от личного опыта до…
Автоматизация глубоких нейронных сетей
Использование DeepHyper для автоматизации разработки глубоких нейронных сетей
Создать модель нейронной сети сложно, потому что нам нужно оценить или найти лучшие гиперпараметры для данной задачи. Нам нужно определить количество слоев и нейронов, которые будут использоваться для решения задачи. Существует несколько объектов, о которых необходимо позаботиться при создании модели нейронной сети.
Могут ли компьютеры думать?
«Цель не в том, чтобы увидеть то, что никто другой не видел. Это возможность думать о том, что все видят, о чем еще никто не думал».
Он мог представить, что у него нет тела, но он не мог представить, что у него нет ума.
Откуда мы знаем, что компьютер не может думать, хотя кажется, что может?
Тьюринг был заинтригован идеей, что однажды компьютеры будут делать больше, чем просто взламывать коды и станут по-настоящему разумными, и в 1950 году он предложил тест, который такие..
Численные вычисления: забавное руководство по недополнению и переполнению
Два элемента дикого мира численных вычислений ждут вас в этой статье! Были ли у вас когда-нибудь расчеты, которые были настолько малы, что вы «не могли увидеть» правильный ответ? В вычислениях мы называем это недостаточным потоком. С другой стороны, вы когда-нибудь пытались сбалансировать огромную стопку блинов с помощью зубочистки? Мы называем это переполнением. Когда расчет…
