Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Потратьте 5 минут, чтобы начать работу с многопоточностью в Python
Запуск нескольких приложений одновременно Введение Это очевидный факт, что наши телефоны и ноутбуки запускают все программы и приложения с использованием процессоров. Раньше у нас был только один основной процессор, тогда как в настоящее время большинство используемых нами процессоров являются многоядерными. Это означает, что система или устройство имеют несколько…
Создание надежной инфраструктуры для использования потоков данных
В моем городе идет сильный дождь. Это напоминает мне данные, которые производятся или регистрируются даже организацией среднего размера. Многочисленные потоки данных наводняют бизнес каждый день. Чтобы использовать эту силу, бизнес должен разумно создавать озера данных и блокировать данные, не нанося вреда бизнес-среде, используя собранные данные для получения информации, прогнозов и указаний. Хорошо, позвольте мне прекратить эту аналогию, прежде чем мы направимся к взрыву облака! Дж..
Лучший практический курс по машинному обучению 2022 года
Машинное обучение (МО) затрагивает многие аспекты нашей жизни. От стен Facebook до рекомендаций Netflix, Google Maps и даже беспилотных автомобилей — машинное обучение лежит в основе всего этого. В 2022 году все больше и больше компаний используют его в своей деятельности, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и получить конкурентное преимущество. ЧТО ТАКОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ? Это наука, которая позволяет компьютерам действовать без предварительного программирования...
Новые методы с методом наименьших квадратов, часть 2 (машинное обучение)
Высокоразмерный предел однопроходного SGD по методу наименьших квадратов (arXiv) Автор: Элизабет Коллинз-Вудфин , Эллиот Пакетт . Аннотация: Мы даем описание многомерного предела однопроходного однопакетного стохастического градиентного спуска (SGD) в задаче наименьших квадратов. Этот предел берется с ненулевым размером шага и с пропорциональным отношением количества выборок к размерности задачи. Предел описывается в терминах стохастического дифференциального уравнения в больших..
Как создать высокопроизводительную модель для обслуживания с помощью AWS Sagemaker и Nvidia Triton Inference Server
Введение Машинное обучение стало неотъемлемой частью цифровизации и модернизации ИТ-систем. Мы переносим все больше и больше задач машинного обучения из POC в производство. Предприятия принимают прогнозы/рекомендации машинного обучения для решения множества критически важных проблем, влияющих на жизнь людей и рентабельность инвестиций в бизнес. Поэтому мы должны сосредоточиться на разработке системы машинного обучения, которая может быть легко интегрирована с ИТ-системами организации...
Обновления по выпуклой минимизации, часть 1 (машинное обучение)
Дискретная слабая двойственность гибридных методов высокого порядка для задач выпуклой минимизации (arXiv) Автор: Нгок Тьен Чан Аннотация: В данной статье выводится дискретная двойственная задача для прототипного гибридного метода высокого порядка для задач выпуклой минимизации. Дискретная прямая и двойственная задачи удовлетворяют слабой выпуклой двойственности, которая приводит к априорным оценкам ошибок со скоростью сходимости при дополнительных предположениях гладкости. Эта..
Самооценка нейронных сетей
Я изобрел новый тип слоя для нейронных сетей и надеюсь на отзывы о нем. Новый уровень дает сети возможность оценивать надежность своих собственных функций. Это позволяет ему изменять вес каждой функции в зависимости от проблемы. Проблема Когда обычная нейронная сеть решает проблему регрессии, она предоставляет только исходный результат. Он не дает оценки того, насколько он уверен в правильности этого вывода. Это проблема, если сеть не знает, каким должен быть результат. Он не..