Публикации
Бар «Эль-Фарол» и теория игр
Бар «Эль-Фарол» и теория игр
Теория игр — одна из самых интересных областей математики. Он касается стратегий и взаимодействий между множеством различных агентов. Что делает его таким интересным, так это широкое разнообразие его применений, например, в социальных науках и экономике. Со временем был изучен и математически описан богатый набор разнообразных «игр». Математики работают над тем, чтобы найти идеальные стратегии для этих игр и применить их к экономическим и социальным..
Как работают агрегативные игры, часть 2 (статистика)
Дифференциально-частные распределенные алгоритмы для агрегационных игр с гарантированной сходимостью (arXiv)
Автор: Юнцян Ван , Ангелия Недич .
Аннотация: распределенное вычисление равновесия Нэша в агрегационных играх в последние годы набирает все большую популярность. Особый интерес представляет сценарий без посредников, когда отдельные игроки получают доступ или наблюдают за решениями своих соседей только из-за практических ограничений. Учитывая конкурентное соперничество между..
Интерпретация коэффициентов модели — Логистическая регрессия для машинного обучения
Когда дело доходит до анализа данных, регрессионный анализ является популярным статистическим методом, используемым для моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Двумя наиболее часто используемыми регрессионными моделями являются линейная регрессия и логистическая регрессия. В то время как линейная регрессия полезна для прогнозирования непрерывных результатов, логистическая регрессия используется для прогнозирования бинарных..
Простое руководство по предварительной обработке данных в машинном обучении
Как улучшить качество данных, чтобы построить более точные модели ИИ? Узнайте о шагах предварительной обработки данных, которые необходимо предпринять, чтобы преобразовать необработанные данные в обработанную форму.
Написано Pragati Baheti и первоначально опубликовано в блоге V7 ( Простое руководство по предварительной обработке данных в машинном обучении )
Данные — это не что иное, как актив в современном мире. Но -
Можем ли мы действительно использовать эти обильные данные в..
Советы по Javascript 1 — var и пусть разница
1-) Переменные var относятся к глобальной области видимости, когда вы определяете их вне функции. эта переменная добавляется к глобальным объектам как свойства. глобальный объект — window для браузера, global для платформы nodejs.
как вы видите, счетчик был привязан к объекту окна
var counter;
console.log(window.counter); // 0
однако переменная «let» не добавляется к глобальным объектам
var counter;
console.log(window.counter); // undefined
2-) когда вы..
Генератор значков и изображений для приложений Android | Android-разработчики
Вы Android-разработчик? Хотите создавать значки и изображения для своих приложений Android? Попробуйте наше приложение для создания иконок для Windows 10/11. Вы можете легко создавать значки с помощью наших приложений.
Мы также предлагаем вам создавать изображения, что означает, что вы можете создавать изображения для своего приложения в разных размерах для разных экранов.
Попробуйте бесплатную пробную версию приложения Android App Icon Generator. Получите приложение по ссылке..
Голубые фишки, черные чернила: как освещение в газетах предсказывает поведение акций
Голубые фишки, черные чернила: как освещение в газетах предсказывает поведение акций
Многие прогнозисты используют экономические показатели, такие как инфляция или процентные ставки, для прогнозирования будущих премий по акциям, то есть превышения доходности фондового индекса над безрисковой ставкой. Однако при принятии решений инвесторы полагаются на гораздо более широкий спектр информации, и большие данные позволяют нам создавать новые модели, учитывающие их. Используя методы..
Программирование с СДВГ: хорошее, плохое и гиперфокусированное
Написание кода — это навык, о котором вы никогда не пожалеете. По крайней мере, так я думал, когда в колледже объявил о своей специализации в области компьютерных наук.
Оглядываясь назад, можно сказать, что на это решение могли повлиять и мои симптомы СДВГ. В качестве области обучения, работы или хобби программирование может идеально соответствовать тому, как работает мозг с СДВГ. Как ни странно, другие СДВГ, которых я встречал и которые писали код, похоже, чувствовали то же самое...
Вершинный ИИ AutoML
Отправка учебных заданий через Python SDK
Для кого предназначен этот блог? Цели этого блога — делиться информацией о: 1) основах AutoML, его преимуществах и ограничениях; 2) о том, как отправлять задания на обучение AutoML. с помощью Python SDK для Vertex AI (ведущий продукт Google Cloud для машинного обучения) 3) делиться фрагментами кода (по одному на каждый) как для структурированных, так и для неструктурированных данных. Попутно мы надеемся узнать кое-что о конвейерах kubeflow...
Управление Скайнет
Использование машинного обучения быстро становится стандартной частью цифровых решений в правительстве; предоставляя информацию, снижая предельные затраты на повторяемую работу и помогая обеспечивать потрясающий пользовательский опыт.
Учитывая уникальный доступ правительств к данным, влияние на жизнь конечных пользователей и подотчетность налогоплательщикам; внедрение надлежащего уровня управления имеет решающее значение для роста доверия к таким решениям.
Слишком жесткий контроль..
Как выбрать K в K-кратной перекрестной проверке
Является ли общепринятый счет «от 5 до 10» правильным выбором для вашего варианта использования?
Проблема под рукой
K-кратная перекрестная проверка — очень популярный метод в машинном обучении, который максимизирует охват наборов данных во время обучения и обеспечивает точные оценки производительности.
Здравый смысл рекомендует «в зависимости от размера вашего набора данных» значение K от 5 до 10. Scikit-learn обновил значение по умолчанию с 3 до 5, начиная с версии .22 в 2020..
Стек 01 — Структура данных, wiJavaScript
Во-первых, давайте немного поговорим о структуре данных.
Структура данных — это специализированный формат для организации, обработки, извлечения и хранения данных. Существуют различные типы структур данных для упорядочивания данных для достижения определенной цели. Структуры данных важны, поскольку они обеспечивают модель формата, описывающую способ организации элемента данных. Различные типы структуры данных включают в себя следующие: массив, стек, очередь, связанный список, дерево,..
Java All-in-One + электронная книга Чему вы научитесь?
Прочитав эту электронную книгу, вы узнаете:
Как писать код Java, используя концепции объектно-ориентированного программирования
Основы программирования на Java, такие как типы данных, управляющие структуры и массивы.
Дополнительные темы в Java, такие как многопоточность, ввод/вывод файлов и программирование баз данных.
Как создавать графические пользовательские интерфейсы (GUI) с помощью Swing и JavaFX
Как разрабатывать веб-приложения с использованием сервлетов Java, JavaServer..
Последние исследования многоруких бандитов, часть 3 (машинное обучение)
MetaXLR — преобразование метапредставления смешанного языка для малоресурсного межъязыкового обучения на основе Multi-Armed Bandit (arXiv)
Автор: Лиат Бецалель , Эяль Оргад .
Аннотация: Трансферное обучение для языков с чрезвычайно низкими ресурсами является сложной задачей, поскольку нет крупномасштабных одноязычных корпусов для предварительного обучения или достаточного количества аннотированных данных для тонкой настройки. Мы следим за работой MetaXL, которая предлагает..
Изучение Го с помощью карманных проектов
Из книги Изучайте Go с помощью карманных проектов Алиенор Латур, Паскаля Бертрана и Донии Чайехлудж
Эта книга предназначена для того, чтобы помочь вам быстро освоить Go, используя его в серии небольших, полезных проектов. Если вы разработчик, который заинтересован в изучении Go и в быстром и практичном способе, читайте дальше!
Изучайте Go на ходу
Эта книга призвана помочь читателю начать использовать язык Go на работе в контексте современного проектирования, будь то для..
Работа с нейронными сетями Хопфилда, часть 1 (машинное обучение)
Случайные аттракторы стохастической модели нейронной сети Хопфилда с задержками (arXiv)
Автор: Вэньцзе Ху , Цюаньсинь Чжу , Питер Э. Клоден .
Аннотация: Глобальная асимптотика модели стохастической нейронной сети Хопфилда (HNNM) с задержками исследуется путем изучения существования и структуры случайных аттракторов. Впервые доказано, что поле траекторий стохастического ГНСМ с запаздыванием допускает почти наверное непрерывную версию, компактную при t›τ (где τ — задержка) за счет..
Причина, по которой скомпилированные языки все еще широко используются
Интерпретируемые языки, такие как Python и Javascript, намного легче изучать, они не нуждаются в компиляции, и в большинстве случаев они могут делать то же, что и компилируемые языки, так почему же компилируемые языки, такие как C++ и Go, до сих пор широко используются?
Первая причина очень распространена, когда дело доходит до объяснения того, почему тот или иной язык используется для определенной цели: библиотеки. Некоторые библиотеки существуют уже давно, хорошо поддерживаются и имеют..
Распознавание эмоций ИИ с помощью компьютерного зрения
Компьютерное зрение — одна из наиболее широко используемых и развивающихся областей ИИ. Это дает компьютеру возможность наблюдать и учиться на визуальных данных так же, как люди. В этом процессе компьютер извлекает значимую информацию из цифровых изображений, видео и т. д. и применяет это обучение для решения проблем.
Распознавание эмоций визуального ИИ
Распознавание эмоций является одним из таких производных компьютерного зрения, которое включает анализ, интерпретацию и..
Угловая интеграция с Firebase
Создайте угловой проект, выполнив следующие команды, это также будет включать зависимости firebase внутри проекта.
ng new AngularFirebaseApp
npm install @angular/fire firebase --save
Теперь перейдите в консоль firebase https://console.firebase.google.com/ , войдите в систему, используя свои учетные данные Google, затем создайте приложение firebase, укажите любое имя в приложении, а затем создайте базу данных (выберите тестовую базу данных). Создайте коллекцию под названием элементы и..
Project Data Science, запись в блоге — данные учащихся.
Введение
Этот проект представляет собой сообщение в блоге для специалиста по данным Nanodegree из Udacity. Я работал над набором данных о студентах , содержащим 480 студентов, состоящим, например, из (пол, национальность, место рождения, семестр). Поэтому я задам несколько хороших вопросов и отвечу на них, используя библиотеки Python (scikit-learn, pandas, NumPy, matplotlib), а затем создам модель машинного обучения, чтобы предсказать итоговую оценку учащегося по конкретному курсу...
