Машинное обучение

Недавно добавленные статьи:

OpenAI GPT-2: понимание создания языка с помощью визуализации

В глазах большинства NLP Исследователи, 2018 год был годом большого технического прогресса, с новыми предварительно подготовленных НЛП моделирует потрясающие записи о задачах, начиная от анализа настроений и заканчивая ответами на вопросы. Но для других...

Статистический анализ настроений для данных опросов с использованием Python

фото Helloquence на Unsplash Мы получаем слишком много отрицательных отзывов? Зачем? Как мы можем исправить проблемы? Что мы делаем хорошо и что мы улучшили через некоторое время? Каковы наиболее важные вопросы для понимания? Оценить ответы от опросов...

Анализ акций с использованием R

В прошлом году акции Amazon (AMZN) выросли на 95,6% (+ 918,93 долл. США), что делает Amazon (AMZN) желанным выбором для многих инвесторов. Многие аналитики также считают, что стоимость Amazon (AMZN) будет расти в ближайшие годы. Хотя это звучит заманчиво для...

Увеличение данных в НЛП

фото Эдвард Ма на Unsplash Чем больше у нас данных, тем лучше производительность, которую мы можем достичь. Тем не менее, это слишком роскошно, чтобы аннотировать большое количество данных обучения. Поэтому правильное увеличение данных полезно для...

OpenAI Glow помогает агентам AI учиться с небольшими наборами данных

С первых дней машинного обучения сценарии искусственного интеллекта столкнулись с двумя большими проблемами, чтобы испытать широкое распространение. Во-первых, у нас есть проблема эффективности данных, которая требует обучения моделей машин или глубокого...

Классификация породы собак с использованием глубокого обучения: практический подход

Предварительный просмотр изображений с Stanford Dogs Dataset проблема Несколько дней назад я заметил Вызов идентификации породы собак, организованный Kaggle , Цель состоит в том, чтобы создать модель, способную классифицировать собаку по породе, просто...

Интерактивная визуализация деревьев решений с помощью виджетов Jupyter

фото Аарон Бёрден на Unsplash Деревья решений - это широко используемые контролируемые модели для задач классификации и регрессии. В этой статье мы поговорим о классификаторах дерева решений и о том, как мы можем их динамически визуализировать. Эти...