Публикации по теме 'getting-started'


Разблокируйте M-Step из EM в GMM
"Начиная" Разблокируйте M-Step из EM в GMM Руководство для начинающих по пониманию M-шага максимизации ожидания в гауссовской смеси моделей. Мне нравится математика, которую можно объяснить, как будто мне пять лет. В этой статье Я пытаюсь объяснить, как будто мне пять лет, математику, лежащую в основе ключевого компонента моделей гауссовской смеси (GMM), известного как Expectation-Maximization (EM), и того, как переводить концепции на Python. В центре внимания этой истории..
"Ошибка" приближается ...
Первые впечатления от пользователя Ruby о Golang. В своем первом посте я расскажу, как, начав работать системным разработчиком с использованием Ruby ежедневно, я решил попробовать Go и какие странные вещи обнаружил. Что ж, 2016 год был быстрым. Я работал системным аналитиком с 2012 года, да, UML, диаграммы последовательности, спецификация требований к программному обеспечению (SRS), Enterprise Architect и т. Д. Все они были частью моей повседневной жизни, я не написал ни строчки кода..
Машинное обучение: проблема дисбаланса меток целевых функций и решения
"Начиная" Машинное обучение: проблемы с дисбалансом меток целевых функций и решения Оглавление Часть 1: Концепции "Вступление" Что такое данные поезда? Зачем нужно балансировать данные поездов? Как на самом деле выглядят« данные балансировки ?» Нам также нужно сбалансировать тестовые данные? Метрики оценки несбалансированных данных испытаний Часть 2: Код "Настраивать" Проектирование начальных характеристик Трансформация цели модели Обращение к..
Как получить значение функций из любого конвейера Sklearn
"Начиная" Как получить значение функций из любого конвейера Sklearn Навигация по конвейерам может быть сложной, вот некоторый код, который в целом работает. Вступление Потрясающие трубопроводы! Я использую их практически в каждом проекте по науке о данных, над которым работаю. Но легко понять важность функции намного сложнее, чем должно быть. В этом руководстве я расскажу, как получить доступ к именам отдельных функций и их коэффициентам из конвейера. После этого я покажу..
Внимание - это все, что вам нужно: открытие бумаги Transformer
"Начиная" Внимание - это все, что вам нужно: открытие бумаги Transformer Подробная реализация модели Transformer в Tensorflow В этом посте мы опишем и демистифицируем соответствующие артефакты в статье Внимание - это все, что вам нужно »(Vaswani, Ashish & Shazeer, Noam & Parmar, Niki & Uszkoreit, Jakob & Jones, Llion & Gomez, Aidan И Кайзер, Лукаш и Полосухин, Илья. (2017)) [1] . Эта статья была большим достижением в использовании механизма внимания, являясь основным..
10 лучших проектов для начинающих в области компьютерного зрения и медицинской визуализации
"Начиная" Лучшие 10 проектов для начинающих в области компьютерного зрения и медицинской визуализации Подробное практическое руководство для начинающих в области компьютерного зрения и машинного обучения (ИИ) и информатика, которая позволяет автоматизированным системам видеть, т. Е. Обрабатывать изображения и видео по-человечески, чтобы обнаруживать и идентифицировать важные объекты или области, прогнозировать результат или даже преобразовывать изображение в желаемый формат [1]..
TensorFlow и трансформаторы
"Начиная" TensorFlow и трансформаторы Как использовать передовые модели трансформеров для НЛП в TF2 Трансформаторы, без сомнения, являются одним из самых больших достижений НЛП за последнее десятилетие. Они (вполне уместно) изменили ландшафт машинного обучения на основе языков. Несмотря на это, в основных фреймворках TensorFlow или PyTorch нет встроенных реализаций моделей преобразователей. Чтобы использовать их, вам нужно либо подать заявку на соискание соответствующей..