Публикации по теме 'machine-learning'


Полное руководство — от модели машинного обучения к API
Автор Дивья Бхандари Машинное обучение — новая передовая технология. Python используется для создания среды Flask для веб-приложений. Набор инструментов Werkzeg WSGI и механизм шаблонов Jinja2 служат основой для Flask. Они оба являются проектами Pocco. Почему Фласк? В отличие от фреймворка Django, Flask очень Pythonic. Начать работу с Flask легко, потому что у него нет кривой обучения. - Запустите его с помощью python app.py Затем запускается веб-сервер, доступ к..
Разница между контролируемым и неконтролируемым обучением
И контролируемое, и неконтролируемое обучение являются формами машинного обучения, поэтому сначала давайте поговорим об основах машинного обучения. Согласно Geeks for Geeks, машинное обучение — это: « Машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. ML — одна из самых захватывающих технологий, с которыми когда-либо приходилось сталкиваться. Как видно из названия, это дает компьютеру то, что делает его более похожим..
Как настроить среду Python для ML
Краткое введение в настройку среды для машинного обучения в python Обзор Вокруг машинного обучения много шумихи, но довольно часто мы сталкиваемся с трудностями при выборе того, какой инструмент использовать, какие библиотеки установить и так далее. Это руководство о том, как настроить среду для машинного обучения в Python для начинающих. Здесь не рассматривается подробно ML, а основное внимание уделяется первому этапу подготовки рабочей среды. Мы установим Anaconda : платформу..
Лучшее из Vision Transformers 2023, часть 3 (машинное обучение)
Слияние и сокращение маркеров изученных пороговых значений для Vision Transformers (arXiv) Автор : Максим Боннаренс , Джони Дамбре Аннотация: За последние годы трансформеры машинного зрения продемонстрировали замечательные успехи в решении широкого круга задач компьютерного зрения. Однако их высокие вычислительные затраты остаются серьезным препятствием для их практического применения. В частности, сложность моделей преобразователей квадратична по отношению к количеству входных..
Подрывные инновации в медицине
4 стартапа, которые перевернут будущее медицины Как врач, работающий в Великобритании, я лично видел влияние COVID-19 на оказание медицинской помощи. Это позволило инновациям закрепиться в медицине ( наконец) , и больницы обратились к MedTech за ответами на свои проблемы. Прежнее нежелание врачей и руководства инвестировать в технологии, чтобы идти в ногу с растущим цифровым миром, теперь сменилось бесспорно срочным решением проблем, чтобы обеспечить продолжение оказания медицинской..
Создайте свой собственный ChatGPT с трансферным обучением
Расширение возможностей ChatGPT Тонкая настройка собственной модели Вы когда-нибудь хотели создать свой собственный персонализированный ChatGPT? Тот, который адаптирован для вашего конкретного домена, но с исходным ChatGPT в качестве основы? Теперь вы можете! И нет, вам не нужны собственные мощные ресурсы . В этой статье я покажу вам, как настроить ChatGPT с вашим собственным…
Понимание трансформеров: прорыв в обработке естественного языка
Введение: В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошел революционный прорыв с введением архитектуры преобразования. Эта революционная модель, представленная в знаменательной статье 2017 года «Внимание — это все, что вам нужно» Васвани и др., изменила ландшафт НЛП и достигла самых современных результатов в различных задачах, связанных с языком. Этот пост в блоге призван дать всестороннее представление о преобразователях путем изучения их архитектуры, ключевых..