Нещодавнє дослідження вивчає, як дерева рішень і випадкові ліси, що широко використовуються в машинному навчанні, страждають від упередженості через припущення про безперервність ознак. У дослідженні пропонуються прості методи для зменшення цієї похибки, а результати показують погіршення продуктивності на 0,2 відсоткових пункти, коли атрибути відображаються дзеркально.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
У цій статті основна увага приділяється створенню аналітичної системи на базі LLM і навчанню її взаємодії з базами даних SQL. Автор також представляє ClickHouse як варіант бази даних з відкритим вихідним кодом для роботи з великими даними та аналітичних задач.
Велика мовна модель Mixtral-8x7B від Mistral AI тепер доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого розгортання. Завдяки багатомовній підтримці та чудовій продуктивності Mixtral-8x7B є привабливим вибором для додатків NLP, пропонуючи швидший висновок і нижчі обчислювальні витрати.
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).