Публикации по теме 'deep-dives'


Все, что вам нужно знать об обучении в контексте
| В КОНТЕКСТНОМ ОБУЧЕНИИ | БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ| LLM Все, что вам нужно знать об обучении в контексте Что такое и как это работает, что делает большие языковые модели такими мощными «Для меня контекст является ключевым — из него приходит понимание всего». — Кеннет Ноланд Контекстное обучение (ICL) — один из самых удивительных модельных навыков. Наблюдение с помощью GPT-3 привлекло внимание авторов. Что такое ICL? Что еще более важно, что порождает его? Эта статья..
(Неромантическое) любовное письмо Tennis TV
Использование статистики для оправдания моей зависимости от YouTube Тур ATP уже начался в этом году перед Открытым чемпионатом Австралии по теннису, когда Рафа забрал домой титул в Мельбурне , что дало ему рекордные 19 сезонов подряд с титулом. Учитывая название этой статьи, вы можете подумать, что я пожизненный фанат тенниса, питаемый впечатляющей карьерой в юниорском теннисе или каким-то личным мастерством на корте. Реальность такова, что я: почти исключительно шлепаю мою первую..
Введение в Polars для пользователей Pandas
Демонстрация использования новой невероятно быстрой библиотеки DataFrame для взаимодействия с табличными данными. Если вы похожи на меня, вы можете слышать много шумихи об этой новой библиотеке Polars , но не знаете, что это такое и как начать работу. Если вы новичок в этом, самый простой способ понять Polars — это очень быстрая альтернатива более традиционной библиотеке Pandas DataFrame. В этом посте мы сосредоточимся на реализации Polars на Python, но имейте в виду, что она также..
Прогнозирование панели для спроса в электронной коммерции
Записки из промышленности Панель прогнозирования спроса в электронной коммерции Использование машинного обучения для лучшего прогнозирования и понимания цифрового рынка Эта статья была подготовлена ​​в рамках финального проекта Гарвардского курса AC297R Fall 2021 . Члены команды : Шивананда Раджананда, Райан Лю, Дэвид Ассараф, Джункай Онг Партнеры по модели : Джейкоб Миллер, Гамильтон Ноэль Научный сотрудник : Зона Костич Инструктор : Крис Таннер описание..
Полное руководство по причинно-следственной связи
Подборка вопросов, которые вы все время пропускали, и как это сделать правильно Зачем нам нужен причинно-следственный вывод? Превращение измерения в действие — это сердце любой интеллектуальной системы. В основе науки о данных лежит использование многочисленных количественных измерений для принятия мер. В частном технологическом секторе эти измерения — это действия пользователей, а действия , которые мы можем предпринять, — это деловые действия. Наши деловые действия..
Как сделать модульное тестирование в dbt
Решите задачу тестирования конвейеров данных В последние годы мы наблюдаем огромный рост технологий и инструментов для создания стека данных. Теперь проще, чем когда-либо, построить современный конвейер данных без огромных инвестиций. Стандартный современный стек данных включает, но не ограничивается: Облачное хранилище данных — масштабируемое и распределенное облачное хранилище данных, которое позволяет преобразовывать терабайты данных с помощью SQL. BigQuery, Snowflake и Amazon..
$NLP: как потратить миллиард долларов
Ознакомительный тур по около 120 стартапам НЛП, которые получили финансирование на ранней стадии за последние 12 месяцев. Финансирование стартапов в области искусственного интеллекта в целом находится на подъеме, и обработка естественного языка как подобласть не осталась в стороне. Мы внимательно изучаем финансирование на ранних стадиях за последний год — всего чуть более 1 миллиарда долларов США — для компаний, которые предлагают решения, основанные на НЛП или в значительной степени..