Публикации по теме 'deep-learning'
Как создать более эффективную рекламу с помощью машинного обучения
‹‹‹ПОЛУЧИТЕ БЕСПЛАТНУЮ ЭЛЕКТРОННУЮ КНИГУ СЕЙЧАС›››
По мере развития рекламного ландшафта маркетологи постоянно ищут новые способы создания более эффективной рекламы, способной повысить вовлеченность и коэффициент конверсии. Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта, стало мощным инструментом, который может помочь маркетологам принимать решения на основе данных и создавать более персонализированную рекламу. В этом руководстве мы рассмотрим, как можно использовать..
Понимание галактик с красным смещением, часть 1 (Космология)
Космическая временная шкала, подразумеваемая галактиками JWST с большим красным смещением (arXiv)
Автор : Фульвио Мелиа
Аннотация: Проблема так называемой «невероятно ранней галактики», впервые выявленная благодаря наблюдению космическим телескопом Хаббла галактик на красных смещениях z > 10, по-видимому, усугубилась недавним открытием космическим телескопом Джеймса Уэбба (JWST) галактик-кандидатов на еще большие красные смещения (z ~ 17), которые, однако, еще предстоит подтвердить..
Как получить изображения глубокого обучения Amazon SageMaker
Используйте управляемые контейнеры SageMaker.
Одним из самых мощных аспектов SageMaker является количество поддерживаемых им фреймворков и гибкость, которую он предлагает разработчикам для использования своих пакетов и библиотек, с которыми они работают. SageMaker распознает инструменты, с которыми вы работаете, через контейнеры Docker . Создавать контейнеры с нуля может быть сложно, поэтому SageMaker упрощает эту задачу, предоставляя управляемые образы для популярных..
Как работает активное обучение, часть 3 (машинное обучение)
Активное обучение с положительной и отрицательной парной обратной связью (arXiv)
Автор: Линус Аронссон , Мортеза Хагир Черегани .
Аннотация: В этой статье мы предлагаем общую структуру для активной кластеризации с запросами на попарное сходство между объектами. Во-первых, попарное сходство может быть любым положительным или отрицательным числом, что дает полную гибкость в типе обратной связи, которую может предоставить пользователь/аннотатор. Во-вторых, процесс запроса попарных..
Управление исключениями в основе производительности искусственного интеллекта
Процесс интеграции искусственного интеллекта неизбежно приводит к остаточной частоте ошибок, которую необходимо принять в качестве нормального режима работы. Только Человек может дать правильный ответ на эти исключения.
Научная фантастика заставляет нас мечтать о перспективах искусственного интеллекта, но создает мифологию, которая затрудняет понимание реальных проблем. Тем не менее, в ИИ нет волшебного ингредиента, а скорее много математики.
Таким образом, для разработки..
Как AWS Lambda SnapStart устраняет холодный запуск для бессерверного машинного обучения
Проблемы с холодным запуском для вывода машинного обучения
Одной из основных проблем с Serverless Machine Learning Inference всегда был холодный старт. И в случае вывода ML этому способствуют несколько вещей:
инициализация во время выполнения загрузка библиотек и зависимостей загрузка самой модели (из S3 или пакета) инициализация модели
Некоторые из этих шагов можно оптимизировать, используя подготовленный параллелизм или оптимизировав размер модели. Однако для некоторых..
«Раскройте свое будущее: общение с менеджерами по найму специалистов по науке о данных»
TL;DR:
TL;DR: подключите себя или других к менеджерам по найму специалистов по науке о данных с помощью Towards AI! Читайте блог, подписывайтесь на информационный бюллетень и рассмотрите возможность спонсорства при создании стартапа, продукта или услуги ИИ. Отказ от ответственности . В этой статье для генерации текста используется Cohere . эм>
Краткое содержание:
Наука о данных — это постоянно развивающаяся область, и все больше и больше менеджеров по найму ищут людей, обладающих..
Новые материалы
10 лучших функций dplyr - простой анализ данных
Dplyr проще и чище, чем Pandas. Вы смеете переключиться?
Я был фанатом Python последние пару лет. Этот язык отлично подходит для науки о данных, и, будучи языком общего назначения ,..
Практики безопасного кодирования: защитите свой код от распространенных уязвимостей
В постоянно меняющейся среде разработки программного обеспечения написание безопасного кода имеет первостепенное значение для защиты приложений и конфиденциальных пользовательских данных от..
Контакт:
⋆⋆⋆ PREDICTIVE ANALYTICS AND CUSTOMER SEGMENTATION: THE FUTURE OF MARKETING ⋆⋆⋆
Authored by Gerard King
Контакт:
Электронная почта:..
5 шагов в разработке модели машинного обучения.
5 шагов в разработке модели машинного обучения.
Машинное обучение (ML), часть искусственного интеллекта (ИИ). Существует пять общих шагов для разработки модели машинного обучения (ML)...
НОВЫЙ КУРС — Введение в управляемый сервером пользовательский интерфейс в Swift
Что, если есть способ мгновенно обновить пользовательский интерфейс вашего приложения, не отправляя новую версию?
Такие компании, как Airbnb, Spotify, Flipkart, Swiggy и некоторые другие,..
«Что такое машинное обучение и его влияние на следующее поколение?»
«Прорыв в машинном обучении стоил бы десяти Microsoft». — Билл Гейтс, бывший председатель Microsoft
Позвольте мне объяснить вам, что это просто. Точно так же дети учатся ходить. Каждый..
SyntaxError: EOL при сканировании строкового литерала
Забыл закрыть строку кавычками в python
В моем случае эта ошибка была слишком сложным способом сказать: «Вы забыли закрыть строку соответствующей двойной или одинарной кавычкой».
EOL означает..