Машинное обучение лежит в основе многих замечательных приложений, включая компьютерное зрение, распознавание речи, веб-поиск, рекомендательные системы и многие другие. Если вы работаете над проектом машинного обучения, вам может понадобиться быстрый прогресс и желаемые результаты. Поэтому в этой и нескольких следующих статьях я объясню некоторые перспективные направления, которые можно попробовать. Предположим, вы строите модель обнаружения объектов со своей командой и хотите..

Тестирование различных моделей с федеративным обучением на наборе данных MNIST FELT Labs — это инструмент для анализа децентрализованных данных. Вы можете использовать его для обучения моделей машинного обучения на нескольких децентрализованных наборах данных и объединения результатов — федеративное обучение. В этой статье мы попытаемся ответить на простой вопрос: Это действительно работает? Мы будем использовать модели, поддерживаемые FELT, для оценки и сравнения федеративного..

Мудрость ИИ и человеческий опыт вместе В последнее время было много шума вокруг автоматизации решения проблем с использованием мультиагентов, усиленных этими экспансивными языковыми моделями (LLM). Но вот в чем загвоздка: хотя эти мультиагенты на базе LLM добиваются успехов, в основном они выполняют простые задачи в чате. Вы знаете, обычные диалоги. Когда все усложняется, они как будто видят вещи, которых на самом деле нет — можно сказать, галлюцинации. И когда вы связываете кучу..

Введение Если вы работаете или работали над какой-либо задачей по науке о данных, то вы определенно использовали pandas. Итак, pandas — это библиотека, которая помогает выполнять прием и преобразование данных. Код Панды Для этого примера я взял набор данных о продажах в супермаркетах , который содержит информацию о продуктах, продажах, скидках, прибыли и т. д. Импорт набора данных df = pd.read_csv('./sample_data/Supermart Grocery Sales - Retail Analytics Dataset.csv') Список..