Публикации по теме 'data'
Как работает адаптивный пул, часть 2 (машинное обучение)
Эффективное обучение представлению с помощью адаптивного объединения контекстов (arXiv)
Автор: Чен Хуан , Уолтер Тэлботт , Навдип Джайтли , Джош Сасскинд .
Аннотация: Механизмы внутреннего внимания моделируют дальний контекст, используя попарное внимание между всеми входными токенами. При этом они предполагают фиксированную степень детализации внимания, определяемую отдельными маркерами (например, текстовыми символами или пикселями изображения), что может быть неоптимальным для..
История MATLAB
MATLAB, сокращение от MATrix LABoratory , представляет собой язык программирования высокого уровня и среду, предназначенную для численных вычислений и разработки алгоритмов. Он был создан Кливом Молером, математиком и ученый-компьютерщик, когда он был профессором Университета Нью-Мексико в конце 1970-х годов .
Разработка MATLAB началась, когда Молер работал над проектом в Национальном бюро стандартов (теперь Национальный институт стандартов и технологий) , чтобы обеспечить легкий..
Что такое приложения автоэнкодера и каковы их типы?
Шумные данные остаются одной из наиболее часто встречающихся проблем машинного обучения и науки о данных , из-за которой специалисты по данным не спят по ночам. Теперь у нас есть доступ к различным технологиям и методам, которые позволяют компьютерным системам более эффективно решать проблемы сжатия данных. Один из них — автоэнкодер. В этом цифровом мире вы должны пройти онлайн-курс по науке о данных , чтобы построить карьеру в области науки о данных.
Что такое автоэнкодер?..
Как написать свой собственный пакет R и опубликовать его на CRAN
R — отличный ресурс для управления данными, статистики, анализа и визуализации, и он становится лучше с каждым днем. Во многом это связано с активным сообществом, которое постоянно создает и строит расширения для мира R. Если вы хотите внести свой вклад в это сообщество, написание пакета может быть одним из способов. Это именно то, что мы намеревались сделать с нашим пакетом overviewR . Несмотря на то, что существует множество отличных ресурсов для изучения того, как написать пакет на..
Путешествие по созданию конвейера обучения с использованием TFRecords и TFRanking
Путешествие по созданию конвейера обучения с использованием TFRecords и TFRanking
В нашей предыдущей статье мы рассказали об алгоритме, который использует Veepee для ранжирования продаж, отображаемых на главной странице. Теперь мы представим нашу текущую реализацию кода и первую попытку улучшить его.
Предыдущий рабочий процесс
Наш текущий конвейер состоит из трех основных этапов:
Генерация функций в BigQuery с использованием DBT и Python. Извлечение этих функций в паркетные..
Понимание роли статистики в аналитике данных
Аналитика данных — это процесс изучения, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации, получения выводов и поддержки принятия решений. Он стал краеугольным камнем современного бизнеса, здравоохранения, финансов и многих других областей. В основе анализа данных лежит статистика, которая предоставляет необходимые инструменты и методы для понимания данных. В этой статье мы углубимся в роль статистики в анализе данных, изучим ее значение, ключевые..
Шаг по оптимизации — Стремление к идеальной звуковой модели искусственного интеллекта
Cochl разрабатывает звуковую технологию искусственного интеллекта, чтобы понимать звуковые события, происходящие в нашей жизненной среде. Наш звуковой ИИ стремится обладать способностями к распознаванию звуков, сравнимыми со способностями человека, позволяя людям наслаждаться более безопасной, автоматизированной, удобной и персонализированной жизнью. В эту эпоху новые модели ИИ обновляются ежедневно. Итак, как же Cochl оптимизирует собственную модель ИИ?
Существует несколько методов..
