Записки из промышленности Обнаружение аномалий на сервоприводах Надежно прогнозируйте отказы сервоприводов, чтобы сократить время простоя Введение Учитывая информацию обратной связи сервопривода, такую ​​как крутящий момент, скорость, ускорение и мощность, можно предсказать вероятность проблемы с сервоприводом. Зная, когда сервопривод может выйти из строя, можно сократить время простоя и предотвратить потенциальный ущерб системе из-за неисправного сервопривода. Применяя простую..

"Начиная" Быстрое обучение, причина того, что модели машинного обучения часто терпят неудачу на практике TL; DR, модели всегда идут по пути наименьших усилий. Обучить модели машинного обучения - дело непростое. Фактически, неосведомленный специалист по данным может споткнуться и попасть в столько же ловушек, сколько существует живых экземпляров AWS. Список бесконечен, но он прекрасно делится на две широкие категории: недостаточное соответствие, ваша модель плохая, и переоснащение,..

МНЕНИЕ Мы должны были предвидеть появление ChatGPT Мы все вносим свой вклад в это в течение многих лет Мой зять — профессор ведущего британского университета, преподает инновационные исследования в бизнес-школе. Узнав о ChatGPT, мой муж спросил его, что он думает об этом: Ну, было время, когда люди беспокоились о том, что будет со всеми лошадьми. …после изобретения автомобиля. Я не знаю, где вы были, когда узнали о ChatGPT Я был на пляже, в отпуске, подшучивал со своими..

Как создавать и интерпретировать графики SHAP: водопад, сила, среднее SHAP, пчелиное тепло и зависимость Обновлено: 12 марта 2023 г. SHAP — это самый мощный пакет Python для понимания и отладки ваших моделей. Он может сказать нам, как каждая функция модели повлияла на индивидуальный прогноз. Агрегируя значения SHAP, мы также можем понять тенденции в нескольких прогнозах. С помощью нескольких строк кода мы можем определить и визуализировать важные отношения в нашей модели. Мы..

Случайные леса являются гибкими и мощными, когда речь идет о табличных данных. Они также работают для прогнозирования временных рядов? Давай выясним. Введение Сегодня глубокое обучение доминирует во многих областях современного машинного обучения. С другой стороны, модели на основе дерева решений по-прежнему особенно хороши для табличных данных . Если вы посмотрите лучшие решения соответствующих задач Kaggle , велика вероятность, что среди них есть модель дерева. Ключевым..

Мысли и теория Свойства языковой инвариантности при обработке естественного языка Сохраняются ли свойства текста при преобразовании (например, переводе) сообщения на другой язык? Когда вы трансформируете текст (то есть переводите, перефразируете, резюмируете его), вы ожидаете, что общие свойства вашего сообщения не изменятся от ввода к выводу. Например, вы ожидаете, что ваше сообщение будет воспринято как радостное даже при переводе на другой язык. Если этого не происходит, могут..