Публикации по теме '100daysofmlcode'
День 35 из 100DaysofML
Понимание AWS. Поэтому я решил немного написать о конвейере машинного обучения в инфраструктуре AWS. Таким образом, AWS предлагает ряд сервисов на основе машинного обучения, и я обсуждал некоторые из них в одном из своих старых блогов, но я решил упомянуть еще несколько здесь.
Мы знаем, что неструктурированные данные растут в геометрической прогрессии из-за количества приложений, которые у нас запущены в данный момент времени, и их собственных конфигураций, плюс почти все, что мы..
День 38 из 100DaysofML
Переоснащение и недообучение . Я чувствую, что эти две концепции очень тесно связаны с тем, как модель может интерпретировать данные и какова правильность данной функции. Это связано с другой концепцией, которая называется Перекрестная проверка .
Проще говоря, при построении модели переоснащение и недооснащение — это то, о чем вам нужно беспокоиться как о недостатках, поскольку они влияют на общую производительность модели.
Что вы подразумеваете под переобученной моделью? По..
100 дней испытания кода машинного обучения
Единственное, что хуже, чем начать что-то и потерпеть неудачу… это не начать что-то. - Сет Годин
Введение
Я новичок в мире машинного обучения и очень хочу изучать и решать некоторые реальные проблемы. Спасибо Сираджу Равалу, который инициировал # 100DaysOfMLCode. Я очень рад приступить к этому испытанию.
Я буду тратить минимум один час каждый день на учебные пособия по машинному обучению и документировать все на моем GitHub вместе с записными книжками, чтобы это могло помочь..
День 62 из 100DaysofML
График сердечно-сосудистых заболеваний с использованием Bubbly . Поэтому для сегодняшнего блога я подумал о том, чтобы взять случайный набор данных и создать уникальные графики, которые помогли бы с визуализацией и помогли бы нам лучше анализировать наши данные. Поэтому я решил использовать пакет на питоне под названием Bubbly, который в основном используется для построения интерактивных и анимированных пузырьковых диаграмм.
Я объясню код вместе с реализацией, поэтому я бы..
Обзор трансферного обучения в НЛП - контекстные словесные векторы
Обзор последних работ по трансферному обучению для контролируемой целевой задачи.
В первом посте серии обсуждалось трансферное обучение в НЛП и публикация - Semi-supervised Sequence Learning . Мы увидели, как простой предварительный этап обучения с использованием автокодировщика последовательности улучшил результаты по всем четырем задачам классификации.
В этом посте я хотел бы дать краткий обзор следующих двух публикаций в списке . Контекстуализированное представление слов..
День 57 из 100DaysofML
Гиперпараметры . Я хотел пролить свет на важность гиперпараметров и то, как они влияют на цель нашего обучения.
Существует разница между гиперпараметрами, определенными в статистике, и гиперпараметрами, определенными в машинном обучении. Машинное обучение имеет ряд гиперпараметров, и я расскажу немного о каждом из них простыми словами, но сначала давайте попробуем понять, почему гиперпараметры необходимы.
Гиперпараметры относятся к другому типу параметров, которые нельзя узнать..
Алекса, что такое машинное обучение?
Сегодня машинное обучение — это самая преобразующая и эволюционирующая область в области компьютерных наук. И, как и в большинстве других областей, здесь много терминов, понятий и жаргонизмов, которые трудно запомнить. Это побудило меня составить глоссарий терминов. Я также хотел повеселиться, изучая что-то новое. Так родился навык Alexa — Глоссарий машинного обучения .
Создать навык Alexa очень просто. Особенно, когда у навыка нет многооборотного диалога или разговора и нет ни..
