Arhlit - информационные технологии

Публикации по теме 'machine-learning'


Как подготовить модели Scikit-Learn к производству
Предоставление моделей scikit-learn с помощью FastAPI и Docker Введение Специалисты по данным тратят огромные усилия на сбор бизнес-требований, выполнение исследовательского анализа данных, предварительную обработку данных, разработку функций, настройку гиперпараметров и оценку моделей только для того, чтобы их модели застряли в локальных средах ноутбуков. Чтобы раскрыть всю ценность обученных моделей, они должны быть доступны для последующих приложений. В этой статье мы рассмотрим..

Обучение модели машинного обучения с использованием только JSON
Использование нейлона для создания модели машинного обучения в представлении естественного языка Моделирование машинного обучения - сложная задача, потому что сначала нам нужно подготовить данные, выполнить проектирование функций, подготовить их к моделированию, а затем создать различные модели машинного обучения, чтобы найти наиболее эффективную модель. Но что, если я скажу вам, что вы можете сделать все это в нескольких строках кода, используя файл JSON? Да, вы правильно прочитали...

Как на самом деле запустить сегментацию экземпляра, используя MMDet_InstanceSeg_Tutorial.ipynb из MMDetection.
Я просматривал MMDet_InstanceSeg_Tutorial.ipynb и обнаружил много ошибок при реализации его на графическом процессоре. Сначала у меня возникли проблемы с версией, даже если вы установили необходимые библиотеки, такие как mmdetection, mmcv и mmengine , и если вы не установили правильную версию, она не будет работать. Версии, которые сработали для меня: версия факела: 1.9.0+cu111 mmdetection: 3.0.0 mmcv: 2.0.0rc4 mmдвижок: 0.8.4 2. Я получал сообщение..

Наука о данных - не единственный вариант вашей карьеры.
Распределение вакансий, связанных с высокооплачиваемыми данными, в 2021 году Мне жаль, что у меня не было ни копейки каждый раз, когда я слышал, как кто-то говорит, что хочет стать специалистом по данным. Все, от специалиста по компьютерному программированию до выпускников машиностроения, хотят пробиться в отрасль науки о данных. Это понятно, поскольку эта сфера обещает высокую зарплату и гибкий график работы. Однако есть много других менее популярных вариантов карьеры в индустрии..

Раскрытие новых возможностей: вызов функций с помощью OpenAI API
OpenAI недавно представила интересное дополнение к OpenAI Completions API — вызов функций. Эта функция позволяет разработчикам определять функции в формате JSON, к которым модель может обращаться, когда для выполнения запроса необходимы дополнительные внешние операции. Эта возможность открывает множество функций, в том числе: Доступ к информации в режиме реального времени, такой как прогнозы погоды, финансовые данные и новости Хранение и выполнение кода Доступ к данным через..

Тонкая настройка — это все, что вам нужно
Искусство машинного обучения Тонкая настройка — это все, что вам нужно Модели диффузии — изображение к изображению Поскольку тонкая настройка сети в NLP (GPT3) прошла успешно, пришло время настроить преобразование изображения в изображение .

LoRA с точки зрения градиента: обзор, анализ, предположения и расширение
Возможно ли проанализировать и реализовать LoRA с точки зрения оптимизатора? С ростом популярности ChatGPT и его аналогов, методы точной настройки с эффективным использованием параметров также приобрели все большую популярность. Среди наиболее популярных — LoRA, главный герой этого дискурса, взятый из статьи «LoRA: низкоранговая адаптация больших языковых моделей». Подход LoRA прост и имеет множество существующих реализаций, что делает понимание и применение вполне доступными. Таким..

Новые материалы

12 сайтов с искусственным интеллектом, которые поразят вас
Приготовьтесь поразить воображение Сегодня существует несколько веб-сайтов, использующих искусственный интеллект (ИИ). От индивидуальных рекомендаций по новостям до более умных поисковых..

Скрытый технический долг в системах машинного обучения [NeurIPS 2015]
Что такое технический долг? Технический долг — это метафора, введенная Уордом Каннингемом в 1992 году, чтобы объяснить долгосрочные затраты, связанные с быстрым продвижением в разработке..

Алгоритм быстрой сортировки в Python
Всем привет, добро пожаловать на programminginpython.com . Здесь я покажу вам, как реализовать алгоритм быстрой сортировки в Python. В предыдущих статьях я рассмотрел Сортировку вставкой ,..

Как использовать манипулирование объектами в JavaScript
Объекты являются важным строительным блоком JavaScript. Они позволяют группировать свойства и методы вместе. Объект представляет собой набор свойств. Свойства идентифицируются с..

Разработка игр с помощью Godot Engine: мощный инструмент с открытым исходным кодом
Разработка игр — творческий и сложный процесс, требующий множества навыков и инструментов. Одним из наиболее важных инструментов является игровой движок, который представляет собой программную..

От XML к аннотациям: переход к современной конфигурации Spring
Введение Фреймворк Spring претерпел значительную эволюцию с момента своего создания. Одним из заметных изменений стал переход от конфигураций на основе XML к конфигурациям, управляемым..

Я люблю Руби!
Я люблю Руби! Мне это нравится по той же причине, по которой мне нравится программировать на Python. Он настолько интуитивно понятен, а встроенные методы упрощают решение проблем. Если вы..