Публикации по теме 'ml-so-good'
Парадигмы машинного обучения
Обзор 3 наиболее важных парадигм машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением
Существует множество парадигм машинного обучения. Три наиболее важные парадигмы:
Контролируемое обучение Неконтролируемое обучение
Наука о данных для практики социальной работы
Наука о данных — это инструмент для обнаружения или получения знаний из структурированных и неструктурированных данных путем изучения и количественного анализа доступных данных. Эти знания могут быть использованы для принятия решений, основанных на фактических данных. Огромное количество психологических, социальных и организационных данных создается каждый день как побочный продукт человеческой деятельности в цифровом мире. Эти данные широко известны как «большие данные», и их можно..
MLOps для IoT и Edge
Комбинация машинного обучения и интеллектуальных устройств обеспечивает новую волну автоматизации. Устройства с поддержкой машинного обучения окажут огромное влияние на нашу повседневную жизнь — от умных холодильников до касс без кассы и беспилотных автомобилей. С ростом сложности вариантов использования и количества устройств нам придется принять новые стратегии для развертывания этих возможностей машинного обучения для пользователей и управления ими.
В этой статье мы рассмотрим..
Стэнфорд-Альпака: соперник ChatGPT
Сравнительный анализ Stanford Alpaca и ChatGPT
Исследователи из Стэнфордского университета создали новую модель обработки естественного языка (NLP) под названием Stanford Alpaca , которая уже превосходит более традиционные подходы. Модель Stanford Alpaca NLP, в отличие от существующих моделей NLP, направлена на получение более точных и естественных языковых интерпретаций путем захвата основного контекста и…
Управляемый синтез текста в изображение
Искусство машинного обучения
Управляемый синтез текста в изображение
Генеративные модели для синтеза текста и изображения продемонстрировали значительный прогресс. Однако создание изображений с высокой точностью остается проблемой, особенно с длинными текстовыми описаниями.
В последние несколько лет наблюдается всплеск использования GAN для создания изображений и достижения в области архитектур преобразования для понимания естественного языка. В этом…
【Momentum Trading】Используйте машинное обучение, чтобы улучшить свои навыки внутридневной торговли: мета-маркировка
Метод тройного барьера и метод метамаркировки были представлены в книге Advanced in Financial Machine Learning Маркоса Лопеса Де Прадо . Кажется, что комбинация этих двух инструментов является отличной парой для стабилизации или дальнейшего увеличения роста вашего портфеля. В этом посте я собираюсь процитировать результат моего старого исследования…
Вероятно, вы недооцениваете продолжительность своего проекта по науке о данных: вот почему
Очень часто практик в области обработки данных случайно становится руководителем проекта. Возможно, их проектная группа слишком мала, чтобы иметь штатного менеджера проекта, или, возможно, даже при наличии такового специалисту по данным все равно придется ставить и нести ответственность за детализированные задачи, связанные с проектом более высокого уровня. веха. Например, в большой проектной группе специалист по данным может нести ответственность за задачу «разработки прогнозной..
