Wszystko

Najnowsze

Archiwum

bp-lukasz
  • 25
◢ #ainews ◣
Piąte już z kolei zestawienie. Powoli się rozkręcamy! Zapraszam do plusowania i obserwowania tagu

1. Dive into Deep Learning
https://d2l.ai/index.html
INFO: Chyba najlepsza na świecie książka dotycząca głębokiego uczenia maszynowego. Materiał jest baaardzo obszerny i kompleksowo opisuje wszystkie zagadnienia z tego obszaru. Dodatkowo cały kod jest dostępny w 3 różnych wersjach dla 3 najpopularniejszych bibliotek ML w Pythonie. A to wszystko za DARMO w postaci takiej interaktywnej dokumentacji
bp-lukasz - ◢ #ainews ◣ Piąte już z kolei zestawienie. Powoli się rozkręcamy! Zapras...

źródło: comment_1620892291JI1bkjLgfmffTLXm07SV6Z.jpg

Pobierz
  • 5
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Popcornn1
Popcornn1
  • 1
Pan Mamczur bardzo fajnie prowadzi swój blog. Dzięki za polecenie. No i klasycznie - dobra robota z częścią piąta
Pozdrawiam
Fan
  • Odpowiedz
N.....p
N.....p
  • 1
jedna dawka astrazeneki nie jakieś maseczki . rząd o tym oznacza dla przedsiębiorców

No baza tytułów do nauki generatora urosła prawie do 40k dziennikarskiego polskiego szamba ( ͡º ͜ʖ͡º) Jakby ktoś chciał się pobawić jak ja do celów #machinelearning, jest wrzucona https://github.com/avrland/polishNewsTitleDatabase

Sam skrypt generatora, bez kombinacji można odpalić w colab https://github.com/avrland/dataScienceFromScratch/blob/main/_Niusbot_2021.ipynb

#niusbot
  • 1
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
bp-lukasz
  • 19
◢ #ainews ◣
Zapraszam na czwarte zestawienie najciekawszych linków ze świata sztucznej inteligencji

1. What is Reinforcement Learning
https://deepsense.ai/what-is-reinforcement-learning-the-complete-guide/
INFO: OpenAI za pomocą uczenia ze wzmocnieniem potrafiło pokonać najlepszego gracza w dotę ucząc sieć przez zaledwie 2 tygodnie. Koncepcja nie jest łatwa, ale zdecydowanie rozwiązuje jedne z najbardziej skomplikowanych problemów.
bp-lukasz - ◢ #ainews ◣ Zapraszam na czwarte zestawienie najciekawszych linków ze św...

źródło: comment_1620315565LZzjBzgOHGh6WhcjbVXwgW.jpg

Pobierz
  • 2
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
bp-lukasz
  • 1
@Popcornn1: Wydaje mi się, że to przychodzi z doświadczeniem. Powoli zaczynasz obserwować autorów, których artykuły/publikacje/książki Ci się podobały, zaczynasz szybko weryfikować wartość treści i odsuwać słabszy materiał. Oczywiście to wszystko jest możliwe dopiero po niemałym zapoznaniu się z uczeniem maszynowym. Jeśli chodzi o konkrety, to: obserwuję popularne tagi z tej dziedziny na Reddit oraz Wykop. Dodatkowo na Twitterze co jakiś czas sprawdzam wpisy takich ludzi jak Ian Goodfellow, Andrew Ng.
  • Odpowiedz
Popcornn1
Popcornn1
  • 1
Keep doing it mate. Super przygotowane informacje. Jak znalazł przydadzą mi się pod inzynierkę, ale też żeby zgłębić temat dla siebie!

Dziękuję za to co robisz!
  • Odpowiedz
Burkhard
  • 0
Mircy, ostatnio gdzies zasłyszałem termin "normalizacja względem wariancji", ogólnie chodzi o sieci neuronowe, gdzie do modelu wchodzi n-zrodel, kazde jako feature vectory juz wyekstraktowane z pewnych danych, nastepnie wszystkie te wektory z n zrodel sa konkatenowe i po tym polaczeniu zeby przeprowadzic na nich wlasnie wspomniana "normalizacje wzgledem wariancji". Nie jestem pewny o co dokladnie moze chodzic? Czy chodzi po prostu o standaryzacje Z-score Normalization? Czy o cos moze innego?

Wie ktos
  • 11
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
HieronimBombka
HieronimBombka
  • 1
Panowie z ML, BD. Załóżmy że będziemy mieć bazę odpowiedzi na pytania odnośnie zakażenia koronawirusem:
data zakażenia + informacje o aktywności z tygodnia poprzedzającego.
Tj.
- czy dana osoba robiła zakupy w sklepie wielkopowierzchniowym,
- czy uczestniczyła w mszy,
- czy była na siłowni,
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
piotrsbk
  • 0
@yras8: Twoim modelem jest prosta, tj. funkcja opisana za pomocą y = w0 + w1x1 + w2x2. Decyzję podejmujesz na podstawie tego, czy punkt jest powyżej, czy poniżej tej prostej - a zatem zadana prosta jest granicą decyzyjną.

Jak dowiedzieć się, czy punkt leży powyżej czy poniżej prostej? Dla uproszczenia weźmy y = 3x + 1 i sprawdźmy punkt (x=2, y=6):
3x + 1 = 3 * 2 + 1 = 6
  • Odpowiedz

Powiązane tagi