В недавнем исследовании изучается, как деревья решений и случайные леса, широко используемые в машинном обучении, страдают от предвзятости из-за предположения о непрерывности признаков. В исследовании предложены простые методы, позволяющие уменьшить эту погрешность. Результаты показали, что при зеркальном отражении признаков эффективность ухудшается на 0,2 процентных пункта.
В статье рассматривается использование пакета Python mlscorecheck для проверки соответствия заявленных оценок производительности машинного обучения и экспериментальных установок. Пакет mlscorecheck предоставляет численные методы для определения того, могут ли заявленные оценки быть результатом заявленного эксперимента.
В этой статье рассматриваются методы ускорения в нейронных сетях, подчеркивается необходимость более быстрого обучения в связи со сложностью моделей глубокого обучения. В ней представлена концепция градиентного спуска и отмечены ограничения, связанные с его медленной скоростью сходимости. Затем в статье представлен Momentum - алгоритм оптимизации, использующий экспоненциально скользящее средне...
2024 год может стать переломным моментом для музыкального ИИ благодаря прорывам в области генерации текста в музыку, музыкального поиска и чат-ботов. Однако эта область все еще отстает от речевого ИИ, и для революции в музыкальном взаимодействии с помощью ИИ необходимы достижения в области гибкого и естественного разделения источников.
Создайте свой собственный голосовой помощник по кодированию с помощью открытой Большой языковой модели (LLM), например HuggingFace. Этот проект позволяет вам голосово взаимодействовать с LLM, сохраняя конфиденциальность своей работы.
Узнайте, как создавать масштабные графики в matplotlib для улучшения визуализации данных, сосредоточившись на данных о количестве осадков в Техасе. В этом учебном пособии используется подход, ориентированный на код, и рассматриваются такие события, как небольшой ливень, большой ливень и небольшие осадки.
Анализ главных компонент (PCA) - это сложная техника, используемая для уменьшения размерности, которая включает в себя две основные методики: классическую и неклассическую. В статье обсуждаются проблемы реализации PCA с использованием классической техники и демонстрируется реализация на C# на подмножестве набора данных Iris Dataset.
В статье рассматривается студенческий проект автора по прогнозированию урожайности и цен на сельскохозяйственные культуры с использованием различных статистических методов, подчеркивается важность выбора интересующей темы. Проект получил высокий балл, и автор дает советы по созданию успешного проекта, включая проведение обзора литературы.
В статье показано, как реализовать функцию ArgSort() на языке C#, приведены примеры кода для массивов и списков. Подчеркивается наличие перегрузки C# Array.Sort(a,b), которая позволяет выполнять сортировку по значениям в массиве.
В статье рассматривается авторская реализация обратной матрицы с использованием QR-разложения и освещаются различные алгоритмы и вариации, связанные с вычислением обратной матрицы. В демонстрационном примере показано вычисление обратной матрицы 4x4 и проверка результата путем умножения на исходную матрицу для получения матрицы тождеств.
В статье обсуждается важность приоритезации проектов в мире аналитики и предлагается использовать ментальную модель для принятия лучших решений. В ней подчеркиваются риски, связанные с проектами, и необходимость учитывать влияние и временные ограничения при расстановке приоритетов.
Гауссово напыление - это быстрый и понятный метод представления 3D-сцен без нейронных сетей, набирающий популярность в мире, одержимом моделями искусственного интеллекта. Он использует 3D-точки с уникальными параметрами для точного соответствия рендеров известным изображениям из базы данных, предлагая свежую альтернативу сложным и непрозрачным методам вроде NeRF.
В этой статье рассматривается механика проектирования подсказок в GPT-2, большой языковой модели. В ней рассматривается, как модель узнает о мире через проекцию человеческого текста и генерирует текст на основе вероятностных распределений.
Большая языковая модель Mixtral-8x7B от Mistral AI теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого развертывания. Благодаря многоязыковой поддержке и превосходной производительности Mixtral-8x7B является привлекательным выбором для приложений NLP, предлагая более высокую скорость вывода и более низкие вычислительные затраты.
LoRA - это параметрически эффективный метод тонкой настройки больших моделей, позволяющий сократить вычислительные ресурсы и время. Благодаря декомпозиции матрицы обновления LoRA обладает такими преимуществами, как уменьшение объема памяти, более быстрое обучение, возможность использования меньшего оборудования и масштабируемость на большие модели.