Публикации по теме 'deep-dives'


Разработка функций для данных временных рядов
Преобразование необработанных данных сигнала акселерометра смартфона и создание на их основе новых функций для определения шести общих видов деятельности человека. Задача Изучая область распознавания человеческой деятельности из исследовательского интереса, я наткнулся на несколько публикаций, исследовательских статей и блогов. Исследователи проделали феноменальную работу в этой области и достигли самых современных результатов (SOTA) с помощью некоторых сложных алгоритмов машинного..
Комплексное введение в байесовское глубокое обучение
Преодоление разрыва между основами и современными исследованиями. Table of Contents 1. Preamble 2. Neural Network Generalization 3. Back to Basics: The Bayesian Approach 3.1 Frequentists 3.2 Bayesianists 3.3 Bayesian Inference and Marginalization 4. How to Use a Posterior in Practice? 4.1 Maximum A Posteriori Estimation 4.2 Full Predictive Distribution 4.3 Approximate Predictive Distribution 5. Bayesian Deep Learning 5.1 Recent Approaches to Bayesian Deep..
Широкое и практическое изложение методов онлайн-обучения
Мысли и теория Широкое и практическое изложение методов онлайн-обучения Обзор методов онлайн-обучения с акцентом на наиболее эффективные для практикующего специалиста. В этом сообщении в блоге я глубоко погрузлюсь в тему онлайн-обучение - очень популярную область исследований в сообществе глубокого обучения. Как и многие темы исследований в области глубокого обучения, онлайн-обучение имеет широкое применение в промышленных условиях. А именно, сценарий, в котором данные..
Полиномиальная интерполяция
Практические руководства Полиномиальная интерполяция Покрытие полиномиальной интерполяции Лагранжа, полиномиальной интерполяции Ньютона и сплайновой интерполяции Интерполяция Представьте, что вы хотите отслеживать температуру в течение дня в своем огороде. Вы измеряете температуру ровно каждый час и в итоге получаете следующие 24 измерения температуры: Вы можете нанести эти данные на график с помощью любого инструмента по вашему выбору, чтобы получить так называемую..
Отличный пост Ахмара!
Отличный пост Ахмара! Выступления Ганса Рослинга на TED - одни из лучших, когда речь идет о данных, визуализации и статистических концепциях. Чтобы сделать вызов подмножества более чистым, вы также можете использовать оператор %in% . Это позволяет вам ввести country один раз, а затем использовать оператор %in% , чтобы отфильтровать его для вектора параметров, в данном случае для ваших 8 стран. Вместо подмножества вы также можете использовать фильтр функций _4 _ / _ 5_:..
Контрольный список для отслеживания прогресса в машинном обучении
Контрольный список для отслеживания прогресса в машинном обучении Может иметь минимальный уклон в сторону глубокого обучения Вы когда-нибудь спрашивали себя, где вы сейчас находитесь на пути к машинному обучению? А что еще можно узнать? Этот контрольный список поможет вам ответить на такие вопросы. Он дает краткое описание области, разделенной на три широких уровня: начальный уровень (где все начинают), средний уровень (где вы быстро добираетесь) и продвинутый уровень (где вы..
Как создавать продукты, основанные на машинном обучении
Структура для продуктовых команд, позволяющая сбалансировать определенные риски с помощью машинного обучения и повысить вероятность разработки успешных продуктов. Создание продуктов, основанных на таких технологиях, как машинное обучение, связано с другими соображениями, рисками и ограничениями, чем обычные продукты. Чтобы добиться успеха в работе над продуктом, в процессе разработки следует признать эти неотъемлемые проблемы и противостоять им лицом к лицу, даже если это может не..