Настройте свою модель Scikit-learn с помощью эволюционных алгоритмов

*тык*

Machine Learning | Big Data

Потрясающие возможности машинного обучения с новым обновлением Ludwig

Функционально Ludwig представляет собой основу для упрощения процессов выбора, обучения и оценки моделей машинного обучения для заданного сценария. Подумайте о настройке, а не о кодировании моделей машинного обучения. Ludwig предоставляет набор архитектур моделей, которые можно комбинировать вместе для создания сквозной модели, оптимизированной для определенного набора требований.

Machine Learning | Big Data

Основы исследовательского анализа данных

Этот пост предназначен для инженеров Data/ML и новых специалистов по данным. Я попытаюсь простым языком объяснены некоторые основные подходы, а затем и некоторые фундаментальные концепции науки о данных.

Machine Learning | Big Data

Простые нейронные сети с масштабируемым графом

Одной из проблем, препятствующих широкому внедрению графовых нейронных сетей в промышленных приложениях, является сложность их масштабирования для больших графов, таких как социальная сеть Twitter.

Machine Learning | Big Data

10 лучших проектов в области науки о данных для начинающих.

Ознакомьтесь с этими проектами, чтобы найти идеи, которые помогут вам укрепить свои навыки и создать уникальное портфолио.

Machine Learning | Big Data

Let It Flow: исследователи искусственного интеллекта создают зацикленные видео из неподвижных изображений

*тык*

Machine Learning | Big Data

Рекуррентные нейронные сети: введение для начинающих

В этом разделе вы узнаете о:
- Что такое РНН?
– Прямое распространение в RNN
– Обратное распространение в RNN
– Типы архитектур RNN
– Приложения РНН

Machine Learning | Big Data

9 смертных грехов выбора набора данных машинного обучения

Избегайте бесконечной боли при отладке модели, заранее сосредоточившись на наборах данных.

Machine Learning | Big Data

🖥 Нерешенные проблемы безопасности машинного обучения

Вместе с исследователями из Google Brain и OpenAI мы публикуем статью о нерешенных проблемах безопасности машинного обучения . В связи с возникающими проблемами безопасности в ML, такими как те, которые возникли в недавних крупномасштабных моделях, мы предлагаем новую дорожную карту для безопасности ML и уточняем технические проблемы, которые необходимо решить в этой области.

Machine Learning | Big Data

🖥 Эта нейронная сеть может обнаруживать 100 ключевых точек на теле человека

Раньше для этого требовалось 3-4 различных алгоритма.

Machine Learning | Big Data

FaceSwap — это инструмент, который использует глубокое обучение для распознавания и замены лиц на изображениях и видео.

Ссылка - *тык*

Machine Learning | Big Data

Самый важный компонент конвейера машинного обучения невидим

Процесс построения и обучения моделей машинного обучения всегда находится в центре внимания. Много говорят о различных архитектурах нейронных сетей или новых фреймворках, облегчающих переход от идеи к реализации.

Machine Learning | Big Data

Обзор самоконтролируемого контрастного обучения

Краткое введение и обзор контрастивного обучения с самоконтролем

Machine Learning | Big Data

Чему я научился за 25 лет машинного обучения

Вот что можно узнать, практикуя машинное обучение в бизнес-среде более двух десятилетий, а до этого — в академических кругах.

Machine Learning | Big Data

🖥 Как стать внештатным специалистом по данным - 4 практических совета

Если вы хотите начать работать в качестве независимого (удаленного) внештатного специалиста по данным, то эти четыре практических совета помогут вам перейти от традиционной работы с 9 до 5 к динамичной работе в качестве удаленного подрядчика. , как и автор три года назад.

Machine Learning | Big Data

Нежное введение в матрицы Гессе

Матрицы Гессе принадлежат к классу математических структур, которые включают производные второго порядка. Они часто используются в алгоритмах машинного обучения и анализа данных для оптимизации интересующей функции.

Machine Learning | Big Data

Low Cost Engineering как метод бережливого производства в технологическом стартапе

Тот, кто не готов внедрять новые решения, достаточно скептично относится к такой формулировке как Low Cost Engineering, считая, что создание прототипа – это огромные затраты. Опытные же инженеры все чаще используют данную концепцию как один из инструментов бережливого производства.

‣‣ Читать

Machine Learning | Big Data