Публикации по теме 'benchmarking'
Бенчмаркинг как продукт: пример машинного обучения
Бенчмаркинг как продукт: пример машинного обучения
Каждый профессиональный программист знаком с вечной классикой Фреда Брукса Мифический человеко-месяц . На рис. 1.1 Брукс различает два типа программных объектов:
программа: «завершенная сама по себе, готовая к запуску автором в системе, в которой она была разработана»; «Вещь, обычно производимая в гаражах»; «Объект, который индивидуальный программист использует при оценке производительности». программный продукт : «кто угодно..
Сравнительный анализ вашей эффективности с помощью EngagementIQ
Задумывались ли вы когда-нибудь, как ваша организация справляется с деятельностью по взаимодействию с онлайн-сообществом с помощью EngagementHQ ? Вы хотите разработать контрольные показатели, отслеживать свой прогресс и сравнивать свои действия по взаимодействию с вашими коллегами?
В этой статье объясняется, как наша новая услуга «Проверка сайта и сравнительный анализ» может помочь вам и вашей команде добиться лучших результатов взаимодействия в Интернете за счет более глубокого анализа..
Вдыхая жизнь в торговые площадки AI/ML
Вдыхая жизнь в торговые площадки AI/ML
Мы полюбили онлайн-рынки, такие как Amazon и eBay, где разнообразие товаров, конкурентоспособные цены и честные отзывы клиентов делают покупки приятными. Учитывая растущий интерес к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), вполне естественно распространить концепцию рынка на продукты и услуги в этой области.
На самом деле торговые площадки AI/ML уже существуют. Например, Amazon Web Services (AWS) предоставляет..
млр любит OpenML
OpenML расшифровывается как Открытое машинное обучение и представляет собой онлайн-платформу, целью которой является поддержка совместного машинного обучения в Интернете. Это проект Open Science, который позволяет пользователям обмениваться данными, кодом и экспериментами по машинному обучению.
На момент написания этой записи в блоге я находился в Эйндховене на Семинаре OpenML , где разработчики и ученые встречаются для работы над улучшением проекта. Некоторые из этих людей являются..
Омни-тестовая классификация изображений (и многое другое)
Омни-тестовая классификация изображений (и многое другое)
Классификация изображений - популярная площадка для исследования компромиссов между эффективностью и качеством моделей машинного обучения. Например, современная модель FixResNeXt-101 достигает точности Top-1 86,4% на валидационном наборе ImageNet , но с 829M параметрами подходит только для кластерного использования . Другой пример: точность Top-1 семейства моделей MobileNets-v2 , подходящих для мобильных устройств,..
Демистификация каналов Golang, горутин и оптимального параллелизма
Когда параллелизм в Golang имеет смысл, а в какой момент наблюдается убывающая отдача?
Рамки
В своем исследовании Голанга я хотел глубже погрузиться в некоторые области языка, которые показались мне интересными. Хотя концептуально это похоже на то, как другие языки обрабатывают параллелизм, у меня не было много знаний о горутинах и параллелизме на уровне производства.
Как инженеру, мне не терпится разобрать вещи и посмотреть, как они работают, и, надеюсь, получить фундаментальное..
Запуск эталонных алгоритмов выбора переменных в R на N различных синтетических алгоритмах, сгенерированных методом Монте-Карло…
В этой статье описывается код, который я создал для запуска, т. е. подбора уникальной индивидуальной регрессионной модели для каждого из 260 000 различных наборов данных с использованием одной функции в R для каждого из нескольких различных стандартных алгоритмов оптимального выбора переменных в машинном обучении. Важно отметить, что каждый из этих наборов данных имеет одинаковую размерность, а именно 501 строку (с учетом заголовков) и 31 столбец (1-й столбец — Y, за которым следуют 30..
