Публикации по теме 'machine-learning'


Как работают 8 меньших моделей в GPT4?
Секрет «Модели экспертов» раскрыт; давайте поймем, почему GPT4 так хорош! В последние годы все чаще говорят о моделях глубокого обучения. Каждая компания разрабатывает его. А вместе с этим началась гонка за самой большой и самой плохой моделью! Мы все видели графики, демонстрирующие размеры таких моделей — Мы все сравнивали Chinchillas, GPT-3, PaLM и многие другие. Все это время Microsoft и OpenAI работали над GPT-4. Они создали весь ажиотаж вокруг разработки ГПТ-4. Все..
Торговля акциями с использованием машинного обучения: полное руководство
Вместо того, чтобы разрабатывать новые подходы, мы применим наше понимание глубоких Q-сетей к миру финансового трейдинга для решения реальных проблем. Хотя я не могу гарантировать, что код сделает вас миллионером на фондовом рынке или на Forex, мои намерения гораздо скромнее — продемонстрировать, как обучение с подкреплением можно расширить за пределы игр Atari и использовать в практических приложениях. С помощью OpenAI Gym мы создадим индивидуальную среду фондового рынка для максимизации..
Фантастика… все должно отображаться в виде набросков вариантов и утверждений, не более того…
Фантастика… все должно отображаться в виде набросков вариантов и утверждений, нет ничего более тревожного, чем страница ссылок, которые не имеют потока… спасибо, что объединили это
Как запускать и поддерживать корпоративные продукты ИИ
Существует значительный разрыв между восприятием и реальностью того, как создаются корпоративные продукты ИИ. Повествование похоже на то, что с учетом бизнес-задачи группа специалистов по науке о данных приступает к сбору обучающего набора данных (для контролируемых задач), который отражает желаемый результат; Когда набор данных построен, команда переходит к этапу моделирования, на котором проводятся эксперименты с различными сетями, по завершении которого сеть с лучшими показателями..
Последние тенденции в машинном обучении с дефицитом данных
На EMNLP 2022 было представлено множество инновационных работ по машинному обучению в условиях нехватки данных. В список документов, представленных в этой области, вошли такие темы, как обучение за несколько шагов, обучение с нулевым выстрелом, обучение на основе подсказок и т. д. По аналогии с предыдущей работой по обучению на основе подсказок, также известной как LMBFF , которая использует демонстрации, чтобы помочь PLM лучше понять задачу, было предложено несколько работ. Вот..
Революция в человеческой жизни: как ИИ решает проблемы в человеческой жизни
Искусственный интеллект стал революцией для людей и может решить многие проблемы, с которыми мы сталкиваемся. Он используется в различных областях, таких как здравоохранение, образование, транспорт, финансы и многие другие. ИИ играет значительную роль в решении проблем в здравоохранении. Алгоритмы ИИ могут анализировать большие объемы медицинских данных для выявления закономерностей и тенденций, которые людям может быть трудно обнаружить. Это помогает диагностировать заболевание быстрее..
Ускорение рабочих процессов машинного обучения в Azure с помощью рекомендаций MLOps
Введение MLOps, также известные как операции машинного обучения, представляют собой набор передовых методов, направленных на оптимизацию процесса развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения в рабочей среде. В компаниях масштаба предприятия MLOps может обеспечить значительные преимущества, помогая командам масштабировать и автоматизировать свои рабочие процессы машинного обучения, что может привести к ускорению выхода на рынок, повышению точности и снижению..