Публикации по теме 'data-science'
Обнаружение фейковых новостей с помощью НЛП
Достаточно ли использования технологий и техник НЛП базового уровня для обнаружения фейковых новостей?
Ничего нового под солнцем
О фейковых новостях говорят все, от вашего лучшего друга до ваших родителей, возможно, даже ваши золотые рыбки шепчутся по углам аквариума. Это даже освещается Real News в тревожном ролике. Dictionary.com даже назвал «дезинформацию» словом года в 2018 году. Однако это не такая уж новая проблема, верно? В конце концов, Джонатон Свифт писал в 1710 году:..
Изучите базовую статистику для машинного обучения с использованием Python
Статистика является одним из основных предметов, в которых необходимо овладеть, чтобы стать специалистом по данным. В моем последнем сообщении в блоге я использовал Python для написания алгоритмов для различных статистических показателей. Однако в этом посте я намерен использовать Python, чтобы изучить, насколько полезна статистика в области машинного обучения.
Понимание психических расстройств с помощью исследования, часть 2 (нейронаука)
Исследование психиатрических и нейропсихологических коррелятов сети пассивного режима и антикорреляции дорсальной сети внимания у детей (arXiv)
Автор: Макс М. Оуэнс, ДеКан Юань, Сейдж Хан, Мэтью Олбо, Николас Олгайер, Бадер Чаарани, Александра Поттер, Хью Гараван
Аннотация: Сеть режима по умолчанию (DMN) и сеть дорсального внимания (DAN) демонстрируют внутреннюю «антикорреляцию» у здоровых взрослых, которая, как считается, представляет собой функциональное разделение между..
Последние обновления по добавочному обучению, часть 2 (машинное обучение)
Основы поэтапного обучения
Что такое добавочное обучение?: Объяснение терминов ИИ — ИИ для всех Дополнительное обучение — это метод обучения систем искусственного интеллекта (ИИ), при котором новые данные постепенно… www.aiforanyone.org
Сбалансированное контролируемое контрастное обучение для поэтапного обучения с небольшим количеством занятий (arXiv)
Автор: Ин-Уг Юн , Тэ-Мин Чхве , Ён-Мин Ким , Чон-Хван Ким .
Резюме:..
Спасибо за крутое прохождение.
Спасибо за крутое прохождение. Я работал над подобным пакетом, когда нашел это. Я смог воспроизвести многое из того, что вы сделали до этого момента — что это за пакет?
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАЧЕСТВА ПРЕСНО-ВОДОСНАБЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Ожидаемое решение. На этом этапе хакатона мы применяем концепции машинного обучения и возможности oneAPI, чтобы помочь глобальным усилиям по обеспечению водной безопасности и экологической устойчивости, прогнозируя, безопасна ли пресная вода для питья и использования для экосистемы, которые зависят от него.
Цель a. Создать модель прогнозирования, которая может определить, является ли целевой источник пресной водой или нет (т. е. безопасным или небезопасным). b . Сделайте..
Создавайте высококачественные синтетические данные в своем облаке с помощью Gretel.ai и Python
Создавать дифференциально частные , синтетические версии наборов данных; при соблюдении нормативных требований для хранения конфиденциальных данных в одобренной среде.
Независимо от того, что вас беспокоит: HIPAA для здравоохранения, PCI для финансовой отрасли, GDPR или CCPA для защиты данных потребителей, возможность начать строительство без необходимости наличия соглашения об обработке данных (DPA). Работа с сервисами SaaS может значительно сократить время, необходимое для..
