В мире науки о данных точные прогнозы имеют решающее значение для успеха. Одним из мощных методов для достижения этого является использование эластичной сетевой регрессии, гибридного подхода, который сочетает в себе сильные стороны методов регрессии Риджа и Лассо. Этот пост в блоге призван пролить свет на этот мощный инструмент, от его основных преимуществ до его практического применения и потенциальных ограничений. Введение в эластичную чистую регрессию Эластичная сетевая регрессия..

Сегодня большие языковые модели являются величайшими создателями прозрений среди разработчиков. У каждого разработчика, который играл с LLM, есть гениальная идея о том, как они могут изменить целые отрасли. Их умы выходят из-под контроля, среди всех волнений, кофеина и решимости добиться перемен лежат идеи, о которых уже подумали тысячи людей, но которые не смогли воплотить в жизнь. «С помощью LLM легко сделать что-то классное, но очень сложно сделать с их помощью что-то готовое к..

Наша эпистемологическая ограниченность и иллюзия знания Чрезмерное количество локальных минимумов во время настройки гиперпараметра является признаком высокой чувствительности производительности модели к небольшим изменениям значения гиперпараметра, как показано на диаграмме выше. Я столкнулся с этим очень суровым ландшафтом производительности с множеством провалов и ударов, когда выполнял настройку поиска по сетке для пары гиперпараметров, reg_alpha и reg_lambda, собственного API..

С тех пор, как мы представили Model Optimization Toolkit - набор методов, которые разработчики, как новички, так и продвинутые, могут использовать для оптимизации моделей машинного обучения, мы были заняты работой над нашей дорожной картой , чтобы добавить несколько новых подходов и инструментов. Сегодня мы рады поделиться новым API для уменьшения веса. Обрезка веса Оптимизация программ машинного обучения может принимать самые разные формы. К счастью, нейронные сети оказались..

Научитесь создавать конвейер ввода для изображений, чтобы эффективно использовать ресурсы ЦП и ГП для обработки набора данных изображений и сократить время обучения для модели глубокого обучения. Из этого поста вы узнаете Как ресурсы ЦП и ГП используются при простом подходе во время обучения модели? Насколько эффективно использовать ресурсы ЦП и ГП для предварительной обработки данных и обучения? Зачем использовать tf.data для создания эффективного конвейера ввода? Как..