สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'ml-so-good'


กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง
ภาพรวมของกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญที่สุด 3 ประการ: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน, การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล, การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง มีกระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่องมากมาย กระบวนทัศน์ที่สำคัญที่สุดสามประการคือ: การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการปฏิบัติงานสังคมสงเคราะห์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเครื่องมือในการค้นหาหรือรับความรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างโดยการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่เชิงปริมาณ ความรู้นี้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจตามหลักฐานเชิงประจักษ์เพิ่มเติมได้ ข้อมูลด้านจิตวิทยา สังคม และองค์กรจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นทุกวันโดยเป็นผลพลอยได้จากกิจกรรมของมนุษย์ในโลกดิจิทัล ข้อมูลนี้เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายในชื่อ 'ข้อมูลขนาดใหญ่' และสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจและแก้ไขปัญหาที่ยากที่สุดของสังคมได้..
MLOps สำหรับ IoT และ Edge
มีคลื่นลูกใหม่ของระบบอัตโนมัติที่เปิดใช้งานโดยการผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและอุปกรณ์อัจฉริยะ อุปกรณ์ที่ใช้ ML จะมีผลกระทบอย่างมากต่อชีวิตประจำวันของเรา ตั้งแต่ตู้เย็นอัจฉริยะไปจนถึงการชำระเงินแบบไร้แคชเชียร์ และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง เนื่องจากความซับซ้อนของกรณีการใช้งานและจำนวนอุปกรณ์ที่เพิ่มขึ้น เราจะต้องนำกลยุทธ์ใหม่มาใช้เพื่อปรับใช้ความสามารถ ML เหล่านั้นกับผู้ใช้และจัดการพวกเขา ในบทความนี้ เราจะตรวจสอบประโยชน์ของการรันการอนุมานบนอุปกรณ์ Edge ความท้าทายที่สำคัญ..
Stanford-Alpaca: คู่แข่ง ChatGPT
การวิเคราะห์เปรียบเทียบ Stanford Alpaca และ ChatGPT นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้สร้างแบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใหม่ที่เรียกว่า Stanford Alpaca ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแนวทางแบบเดิมๆ อยู่แล้ว โมเดล Stanford Alpaca NLP ตรงกันข้ามกับโมเดล NLP ที่มีอยู่ โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างการตีความภาษาที่แม่นยำและเป็นธรรมชาติมากขึ้น โดยการจับภาพบริบทที่ซ่อนอยู่และ...
การสังเคราะห์ข้อความเป็นรูปภาพที่ควบคุมได้
ศิลปะการเรียนรู้ของเครื่อง การสังเคราะห์ข้อความเป็นรูปภาพที่ควบคุมได้ แบบจำลองทั่วไป สำหรับการสังเคราะห์ข้อความเป็นรูปภาพแสดงให้เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม การสร้างภาพที่มีความเที่ยงตรงสูงยังคงเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้คำอธิบายที่มีข้อความยาว ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการใช้ GAN เพื่อสร้างภาพและความก้าวหน้าในสถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าเพื่อการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติเพิ่มมากขึ้น ในเรื่องนี้…
【การซื้อขายโมเมนตัม】ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มทักษะการซื้อขายรายวันของคุณ: การติดฉลากเมตา
วิธีการกั้นสามชั้นและเทคนิคการติดป้ายกำกับเมตาถูกนำมาใช้ร่วมกันในหนังสือ Advances in Financial Machine Learning โดย Marcos Lopez De Prado ดูเหมือนว่าการรวมกันของเครื่องมือทั้งสองนี้จะทำให้พอร์ตโฟลิโอของคุณเติบโตหรือมีเสถียรภาพมากขึ้น ในโพสต์นี้ ฉันจะอ้างอิงผลการวิจัยเก่าของฉัน...
คุณอาจประเมินระยะเวลาของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่ำเกินไป: นี่คือเหตุผล
บ่อยครั้งที่ผู้ปฏิบัติงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะกลายเป็นผู้จัดการโครงการโดยไม่ได้ตั้งใจ บางทีทีมงานโครงการของพวกเขาอาจมีขนาดเล็กเกินไปที่จะมีผู้จัดการโครงการเต็มเวลา หรือบางที นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็ยังจำเป็นต้องกำหนดและรับผิดชอบงานละเอียดที่เกี่ยวข้องกับโครงการระดับสูงถึงแม้จะอยู่ต่อหน้าผู้จัดการก็ตาม เหตุการณ์สำคัญ ตัวอย่างเช่น ในทีมโปรเจ็กต์ขนาดใหญ่ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอาจรับผิดชอบงาน "การพัฒนาแบบจำลองการกำหนดราคาเชิงคาดการณ์" ซึ่งประกอบด้วยงานเล็กๆ การทดลอง ความแตกต่าง..