Відкриваємо правду: тестування показників ефективності машинного навчання за допомогою mlscorecheck
У статті розглядається, як за допомогою пакета Python mlscorecheck можна перевірити відповідність результатів машинного навчання та експериментальних налаштувань. Пакет mlscorecheck надає чисельні методи для визначення того, чи можуть отримані результати бути результатом заявленого експерименту.
2024 рік може стати переломним для музичного ШІ завдяки проривам у перетворенні тексту на музику, музичному пошуку та чат-ботам. Однак ця сфера все ще відстає від мовленнєвого ШІ, і для того, щоб революціонізувати музичну взаємодію за допомогою ШІ, необхідний прогрес у гнучкому і природному розділенні джерел.
У цій статті досліджуються методи прискорення в нейронних мережах, підкреслюється необхідність швидшого навчання через складність моделей глибокого навчання. Вона вводить поняття градієнтного спуску та висвітлює обмеження його повільної швидкості збіжності. Потім у статті представлено алгоритм оптимізації Momentum, який використовує експоненціально ковзну середню для досягнення швидшої збіжності.
Дізнайтеся, як створювати графіки масштабування у matplotlib для покращення візуалізації даних, зосередившись на даних про кількість опадів у Техасі. У цьому підручнику представлено код-орієнтований підхід, який виділяє невеликий дощ, велику зливу та незначні опади.
Створіть власний голосовий помічник для кодування, використовуючи відкриту велику мовну модель (LLM), таку як HuggingFace. Цей проект дозволяє вам взаємодіяти з LLM голосом, зберігаючи конфіденційність вашої роботи.
Аналіз головних компонент (PCA) - це складний метод, який використовується для зменшення розмірності, з двома основними методами: класичним та некласичним. У статті обговорюються проблеми реалізації PCA за допомогою класичного методу і демонструється реалізація на C# на підмножині набору даних Iris.
У статті демонструється реалізація функції ArgSort() мовою C# з прикладами коду як для масивів, так і для списків. Підкреслюється наявність перевантаження C# Array.Sort(a,b), яке дозволяє сортувати на основі значень у масиві.
У статті обговорюється студентський проект автора щодо прогнозування врожайності сільськогосподарських культур та цін на них за допомогою різних статистичних методів, підкреслюється важливість вибору теми, що цікавить. Проект отримав високу оцінку, і автор дає поради для початку успішного проекту, включаючи проведення огляду літератури.
У статті обговорюється авторська реалізація оберненої матриці з використанням QR-розкладання та висвітлюються різні алгоритми та варіації, пов'язані з обчисленням оберненої матриці. Демонстрація демонструє обчислення оберненої матриці 4х4 та перевірку результату шляхом множення її на вихідну матрицю для отримання матриці тотожності.
Гаусове розбризкування - це швидкий і зрозумілий метод представлення 3D-сцен без нейронних мереж, що набуває популярності у світі, одержимому моделями штучного інтелекту. Він використовує 3D-точки з унікальними параметрами для точної відповідності рендерингу відомим зображенням з набору даних, пропонуючи свіжу альтернативу складним і непрозорим методам, таким як NeRF.
У статті обговорюється важливість визначення пріоритетів проектів у світі аналітики та пропонується використовувати ментальну модель для прийняття кращих рішень. Вона підкреслює ризики, пов'язані з проектами, а також необхідність враховувати вплив та часові обмеження при визначенні пріоритетів.
Ця стаття досліджує механіку швидкого проектування у GPT-2, великій мовній моделі. Вона заглиблюється в те, як модель дізнається про світ через проекцію людського тексту і генерує текст на основі розподілу ймовірностей.
Навчання на великих мовних моделях (LLM) різко зросло в популярності з виходом таких популярних моделей, як Llama 2, Falcon і Mistral, але навчання в такому масштабі може бути складним завданням. Бібліотека паралельних моделей (SMP) Amazon SageMaker спрощує цей процес завдяки новим функціям, зокрема спрощеному користувацькому інтерфейсу, розширеній тензорно-паралельній функціональності та опти...
Amazon SageMaker JumpStart пропонує попередньо навчені фундаментальні моделі, такі як Llama-2 і Mistal 7B, для генеративних завдань, але часто потрібне точне налаштування. TruLens, інтегрований з Amazon Bedrock, забезпечує розширювану систему оцінювання для вдосконалення та ітерацій над великими мовними моделями (LLM).
LoRA - це ефективний метод точного налаштування великих моделей, що дозволяє зменшити обчислювальні ресурси та час. Завдяки декомпозиції матриці оновлень LoRA пропонує такі переваги, як менший обсяг пам'яті, швидше навчання, можливість використання меншого апаратного забезпечення та масштабованість до більших моделей.