В Сан-Франциско началось расследование аварии с беспилотным такси Cruise

Национальная администрация безопасности дорожного движения (НАБДД) расследует аварию с участием беспилотного такси Cruise. Агентство начало расследование аварии, произошедшей 3 июня в Сан-Франциско, в результате которой пассажиры обоих автомобилей получили легкие…

Двухэтапный кластерный анализ анализ данных.

Процедура Двухэтапный кластерный анализ представляет собой средство разведочного анализа для выявления естественного разбиения набора данных на группы (или кластеры), которое без ее применения трудно обнаружить. Алгоритм, используемый этой процедурой, имеет…

Gato модель с миллиардами параметров от Deepmind

DeepMind представила кросс-модальную универсальную модель с 1.2 миллиардами параметров Gato. Gato может выполнять более 600 задач, таких как воспроизведение видеоигр, создание субтитров к изображениям и управление роботами. DeepMind обучила Gato…

Создание модели машинного обучения с помощью Google Colab без дополнительных настроек

Машинное обучение (МО) сейчас в тренде, поэтому неудивительно, что все компании хотят использовать его для улучшения своих продуктов или услуг. Мы наблюдаем растущий спрос на инженеров в сфере машинного обучения,…

Нейросетевой подход к моделированию транзакций расчетного счета

Естественным источником информации в банке о покупках клиента являются карточные транзакции – любые операции, проводимые по дебетовым или кредитным картам. При этом денежные операции клиента не ограничиваются транзакциями, проводимыми с…

Как в PyTorch случайным образом мутировать веса.

Объяснение Цикл обходит все тензоры, по каждому тензору он выполняет следующие действия: Поэлементно инкрементирует тензор произведением трех переменных: сила мутации тензор той же размерности, заполненный случайными значениями в промежутке [0..1] тензор той…

Flamingo: мультимодальная модель от DeepMind

Flamingo – мультимодальная модель DeepMind, генерирующая текстовое описание фото, видео и звуков. Модель превосходит предыдущие state-of-the-art модели в 16 задачах, а ее особенностью является возможность обучаться на нескольких примерах. Обычно…

Python | Nlp-анализ отзывов о ресторанах

Обработка естественного языка (NLP) — это область информатики и искусственного интеллекта, связанная с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками, в частности, с программированием компьютеров для обработки и анализа больших…

Динамические и статические вычислительные графы в PyTorch и TensorFlow

Разница между статическими вычислительными графами в TensorFlow и динамическими вычислительными графами в Pytorch Хотя обе библиотеки используют ориентированный ациклический граф (или DAG) для представления своих моделей машинного обучения и глубокого…

Запуск Redis в Google Colab Python

Запускаем Redis в Google Colab Python Чтобы установить Redis и клиент Redis Python: Запустите сервер Redis Чтобы запустить сервер Redis, выполните Примечание:В качестве альтернативы вы можете запустить сервер Redis без…

Python Pandas SQL запросы

Pandas DataFrame — давно зарекомендовал себя как стандартная табличная структура хранения данных в экосистеме данных Python. Использование Pandas DataFrame предоставляет свои собственные спецификациями для доступа, манипулирования и выполнения вычислений с…

25 лучших (и бесплатных) книг для понимания машинного обучения 2022

1. ISLR Лучшая вводная книга по теории машинного обучения. Даже платные книги редко бывают лучше. Хорошее введение в математику, а также практический материал на R. Не могу похвалить эту книгу в…

3 инструмента для отслеживания и визуализации выполнения вашего кода Python

Вы когда-нибудь встречались с подобной ошибкоой: Наверняка вам бы хотелось, чтобы вывод ошибки был более информативный, как на скриншоте ниже: Итак, эта статья предоставит вам инструменты, чтобы сделать именно то,…

Как ускорить обучение модели XGBoost

XGBoost – это реализация повышения градиента с открытым исходным кодом, предназначенная для повышения скорости и производительности. Однако даже обучение XGBoost иногда может быть медленным. В этой статье мы рассмотрим преимущества и недостатки…

Как сделать кастомную функцию активации в Keras

Обзор В этом руководстве мы будем использовать набор данных mnist от kaggle. Сначала подготовим данные для обучения Во-вторых, настроим функцию активации в python (RELU, предоставляется нашей функцией) Скомпилируем нейронную сеть…

10 простых способов, которые стоит попробовать перед работой с нейронными сетями

Не всегда новейшие пакеты помогают повысить точность или производительность наших моделей машинного обучения. Иногда мы упускаем из виду основы машинного обучения и спешим к решениям задач более высокого уровня. Ниже приведены…