Публикации по теме 'machine-learning'


Как выполняется обнаружение ключевых слов, часть 5 (искусственный интеллект)
Обучение квантованию с фиксированной точкой для обнаружения ключевых слов на устройстве (arXiv) Автор: Сашанк Маха , Ом Оза , Алекс Эскотт , Франческо Калива , Робби Армитано , Сантош Кумар Чикатмалла , Шри Хари Кришнан Партасарати , Юзонг Лю . Аннотация: Вывод с фиксированной точкой (FXP) оказался подходящим для встроенных устройств с ограниченными вычислительными ресурсами, и тем не менее обучение модели постоянно выполняется с плавающей запятой (FLP). Обучение FXP не было..
Прогнозирование оценки IPL с использованием машинного обучения
Введение В преддверии сезона IPL (для тех, кто не знаком с IPL, это лига ЕВРОПА или НБА по крикету в Индии и всех странах, играющих в крикет), я хотел поделиться примером использования науки о данных в крикете. Наука о данных и аналитика широко используются в спорте. Подробнее о науке о данных и спортивной аналитике можно прочитать здесь . В этом посте в блоге я познакомлю вас с вариантом использования Data Science, который называется предиктором оценки IPL. Прежде чем приступить..
Анализ данных и линейная регрессия
Цель статистики состоит в том, чтобы делать выводы о совокупности на основе информации, содержащейся в выборке. Популяции характеризуются такими параметрами, как среднее значение, медиана или стандартное отклонение. Модель поможет нам понять точную взаимосвязь между различными переменными и то, как они используются для прогнозирования результата. Рассмотрим один из наиболее часто используемых статистических методов в мире — регрессию. Регрессионный анализ — это моделирование..
Шесть сервисов AI/ML, которые вы можете использовать с Box Skills Kit
С помощью Box Skills Kit вы можете легко подключить сторонние сервисы AI/ML к Box для обработки и анализа вашего бизнес-контента. Наша структура позволяет легко извлекать файлы из Box, анализировать их с помощью стороннего сервиса AI/ML и записывать выходные данные обратно в Box в виде метаданных. Благодаря богатой информации, извлеченной из этих файлов, вы можете облегчить сотрудникам вашего бизнеса поиск своего контента и работу с ним, автоматизировать ручной ввод данных или даже..
Активное обучение за кулисами
Как мне оценить результаты активного обучения? В своих предыдущих постах я описал, что такое активное обучение ( введение в активное обучение и основные подходы ) и как можно реализовать такой пайплайн простым и универсальным образом ( архитектура пайплайна активного обучения ). Этот пост основан на докладе, который я сделал на Reversim Summit 2021. Я хочу сделать несколько шагов вперед и рассказать о том, как я оцениваю результаты своих моделей активного обучения и как это помогло..
RLens — оптимизация обучения с подкреплением 2
RLens — оптимизация обучения с подкреплением 2 RLens — это фреймворк глубокого обучения с подкреплением для оптимизации системы. Это экспериментальный проект, и он сосредоточен на задаче распределения регистров в рамках LLVM. LLVM — это структура драйвера компилятора, предназначенная для преобразования промежуточного представления в целевой машинный код. Через запись функции мы можем собирать данные и тренироваться с компилятором. почему обучение с подкреплением? Обучение с..
Проблемы науки о данных в талантах и ​​в бизнесе
Перспектива управления бизнесом Автор: @ adamantios.koumpis и @kyrcha - январь 2020 г. Введение В статье в На пути к науке о данных Хэбичан Юнг обсуждает, как мы обычно переоцениваем роль жестких навыков на примере проектов Data Science во время собеседования при приеме на работу, и подробно останавливается на более мягких навыках, которые действительно имеют значение. Однако, как мы все знаем, получение работы - это одно (очень важное), и преуспевать в нем совсем..