Свързани публикации 'data'
Моделът на Weinberg-Salam за електрослаба сила, част 3 (теоретична физика)
Потенциал за ефективно ограничение в решетката на Вайнберг — модел на Салам (arXiv)
Автор: М. И. Поликарпов , М. А. Зубков
Резюме: Ние изследваме решетъчния модел на Вайнберг — Салам без фермиони за стойността на ъгъла на Уайнберг θW~30o и константата на голата фина структура около α~1/150. Ние разглеждаме стойността на скаларното самосвързване, съответстваща на голата маса на Хигс около 150 GeV. Ефективният ограничителен потенциал за скаларното поле с нулев импулс се..
Най-добри научни статии за технологията OCR (AI) част 1
Откриване на текст върху технически чертежи за цифровизация на процеси в кафяви полета ( arXiv )
Автор: Тобиас Шлагенхауф , Маркус Нетцер , Ян Хилингер
Резюме: Този документ разглежда проблема с автономното откриване на текст върху технически чертежи. Откриването на текст върху техническите чертежи е критична стъпка към автономни производствени машини, особено за процеси в изоставени промишлени условия, където все още няма налични затворени CAD-CAM решения...
Рамка за компоненти на машинно обучение
Машинното обучение е клон на изкуствения интелект (AI) и компютърните науки, който се фокусира върху използването на данни и алгоритми за имитиране на начина, по който хората учат, като постепенно подобрява своята точност . Машинното обучение може да бъде контролирано, неконтролирано или подсилено. Можете да научите повече за машинното обучение и неговите видове тук: https://medium.com/@sankalpshrivastava2017/machine-learning-aa362e256999
В тази статия ще научим за компонентите на..
Математиката зад логистичната регресия
В последните си четири блога говорих за линейна регресия, функция на разходите, градиентно спускане и някои от начините за оценка на ефективността на линейните модели. Сега, в този блог, ще започнем да изучаваме моделите на класификация и първият от тях е логистичната регресия.
Какво е логистична регресия?
Статистически модел, който обикновено се използва за моделиране на двоично зависима променлива с помощта на логистична функция. Друго име за логистичната функция е сигмоидна..
Подготовка на данни за проект за машинно обучение
Подготовката на данни може да бъде една от най-предизвикателните стъпки във всеки проект за машинно обучение. Причината е, че всеки набор от данни е различен и силно специфичен за проекта. Освен това качеството на данните пряко влияе върху производителността на модела.
В тази статия ще откриете как да разглеждате подготовката на данни като стъпка в по-широк проект за машинно обучение за прогнозно моделиране. След като завършите тази статия, ще знаете:
Всеки проект за прогнозно..
Обяснение на показателите за ефективност на модела на майка ми
Майка ми е много умна. Тя беше специалност английски, окончателен редактор на много от моите документи в гимназията и колежа и никога не оставяше граматична грешка да остане непоправена. Въпреки това разговорите за моята работа като Data Scientist често завършват с „Аз правя математика на компютър“.
С надеждата да подобря както разбирането на майка ми за кариерата ми, така и способността ми да обяснявам технически концепции на нетехнически хора, се опитах да й обясня някои общи..
Изтичане на памет — #25
Гледните точки на VC Astasia Myers за машинно обучение, облачна инфраструктура, инструменти за разработчици, отворен код и сигурност. Регистрирайте се тук .
🚀 Продукти
Асана интелигентност
Asana Intelligence прави корпоративните AI възможности основни за платформата за управление на работата на Asana, като дава възможност на организациите да ускоряват вземането на решения, да подобряват производителността и да се фокусират върху това, което има значение. Използвайки Asana..
Нови материали
Задължителни методи за масив на JavaScript ['😎','😭','😟','🤣','😍'] >>>>
Масивът е специална структура от данни за съхраняване на колекция от множество елементи под едно име на променлива. Има много вградени методи и свойства. Днес ще обсъдим масивни методи, които..
K-Nearest Neighbors от нулата
По-лесно е, отколкото си мислите
Здравейте читатели!
Като завършил студент по бизнес анализи, бях зает с курсова работа, изследвания и задачи. Въпреки това, след кратка пауза, се радвам да..
Проверка на входа със Stenciljs
В този урок ще научите как да създавате хубави входове със Stencil като този по-долу. Ще научите също как да структурирате и предоставите библиотека от валидатори с вашата библиотека от уеб..
Пътят към кода
Защо е толкова трудно да напуснете зоната си на комфорт, за да следвате мечтите си на разработчици?
Преди две години, около Коледа, реших да се отклоня от познатата си кариера и да започна..
Изкуственият интелект трансформира създаването на вкус — От данни към наслада
Създаването на вкус претърпява забележителна трансформация с интегрирането на техниките за изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML). Чрез анализиране на огромно количество данни и..
Обработка на естествен език с Prolog
Обработката на естествен език (NLP) е решаващ аспект на изкуствения интелект, тъй като позволява на компютрите да разбират и интерпретират човешкия език. За да приложите възможностите на NLP в..
Работа с концепцията за обратна вероятност част 3 (машинно обучение)
Анализ на посредничество, базиран на обратно претегляне на вероятността за данни за микробиоми (arXiv)
Автор : Yuexia Zhang , Jian Wang , Jiayi Shen , Jessica Galloway-Pena , Samuel..