Публикации по теме 'deep-dives'


Сказка об индуктивном смещении
|ИНДУКТИВНОЕ СМЕЩЕНИЕ| ТРАНСФОРМАТОРЫ| КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ| Сказка об индуктивном смещении Нужно ли нам индуктивное смещение? Как простые модели могут достичь производительности сложных моделей Как мы видели в последние годы, глубокое обучение имело экспоненциальный рост как в использовании, так и в количестве моделей. Путь к этому успеху, возможно, проложило само переносное обучение — идея о том, что модель можно обучить на большом количестве данных, а затем использовать для..
Как классифицировать зашифрованные данные с помощью модели квантовой нейронной сети
Руководство для начинающих по квантовому машинному обучению Природа не является классической, черт возьми, и если вы хотите смоделировать природу, вам лучше сделать ее квантово-механической! - Ричард Фейнман Квантовые компьютеры — это новый тип передовых компьютеров, которые полагаются на законы квантовой механики для решения проблем, которые классические компьютеры не смогли бы решить. Сейчас мы вступаем в захватывающую эру, когда квантовые компьютеры становятся достаточно..
Сквозной проект машинного обучения: отток клиентов телекоммуникационных компаний
Практические уроки Сквозной проект машинного обучения: отток клиентов телекоммуникационных компаний Анализ телекоммуникационных данных IBM (набор данных Kaggle) Прогнозирование оттока клиентов имеет решающее значение для телекоммуникационных компаний , чтобы иметь возможность эффективно удерживать клиентов. Привлечение новых клиентов обходится дороже, чем удержание существующих. По этой причине крупные телекоммуникационные корпорации стремятся разработать модели, позволяющие..
Изучение стеков и очередей
"Секреты и уловки" Изучение стеков и очередей Дополните свои программы двумя очень полезными инструментами В нашем последнем посте мы рассмотрели структуры данных или способы, которыми языки программирования хранят данные в памяти. Мы коснулись абстрактных типов данных , теоретических сущностей, которые реализуются через структуры данных. Понятие транспортное средство можно рассматривать как абстрактный тип данных, например, с велосипедом в качестве структуры данных...
Демистификация эффективного внимания к себе
Практический обзор Введение Архитектура Transformer [1] сыграла важную роль в некоторых из крупнейших прорывов в области глубокого обучения за последние годы. Особенно в области обработки естественного языка (NLP) предварительно обученные модели автокодирования (такие как BERT [2]) и авторегрессионные модели (такие как GPT-3 [3]) постоянно превосходят современные и достичь человеческого уровня генерации текста. Одним из наиболее важных нововведений Transformer является..
Глубокое обучение сложнее, лучше, быстрее и легче с прямой обратной связью
Нежное руководство по повышению эффективности глубокого обучения с помощью случайности и лазеров В этой статье мы поговорим об одной из самых интересных тем, с которыми я столкнулся с тех пор, как открыл для себя глубокое обучение: выравнивание с прямой обратной связью (DFA). Этот метод является невероятной и умопомрачительной альтернативой стандартному методу обучения глубокому обучению, обратному распространению ошибок, и в то же время позволяет проводить более эффективное обучение...
Двойное упрощенное машинное обучение: часть 2 — Расширения и CATE
Узнайте, как использовать DML для оценки эффектов лечения на индивидуальном уровне, чтобы включить таргетинг на основе данных. Эта статья является второй в серии из двух частей, посвященных упрощению и демократизации двойного машинного обучения. В 1-й части мы рассмотрели основы двойного машинного обучения, а также два основных приложения для вывода причинно-следственных связей. Теперь в пт. 2, мы расширим эти знания, чтобы превратить нашу проблему причинно-следственного вывода в..