machinelearning BM25를 사용한 클래식 토픽 모델링 이 문서는 AI 기반 시맨틱 검색 플랫폼인 에 대한 자습서 시리즈의 일부입니다. 은 머신 러닝 워크플로를 실행하여 데이터를 변환하고 AI 기반 시맨틱 검색 애플리케이션을 구축합니다. 시맨틱 그래프는 임베딩 인스턴스에 쉽게 통합되어 주제 모델링을 txtai 인덱스에 추가할 수 있습니다. txtai의 모듈식 설계를 고려할 때 BM25와 같은 기존 채점 방법을 그래프와 결합하여 주제 모델을 구축할... pythonmachinelearningshowdevnlp 기계 학습 및 SQL을 사용하여 MindsDB로 매장 판매 데이터 예측 MindsDB는 초보자가 데이터 과학 및 머신 러닝을 배우기 위해 취할 수 있는 다음 단계입니다. MindsDB는 데이터 패턴을 인식하고 트렌드를 예측하며 머신 러닝 모델을 몇 분 안에 교육할 수 있도록 AI 및 머신 러닝에 소프트웨어를 내장했습니다. 이 자습서에서는 MindsDB Cloud를 사용하여 시계열 모델을 교육하고 매장 판매 데이터를 예측하는 방법을 살펴봅니다. 이 튜토리얼에서 사... tutorialdatasciencemachinelearningsql python🐍🐼pandas 초보자 가이드 판다는 무엇입니까? Python pandas는 데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. Pandas 라이브러리는 ML 및 데이터 과학에서 데이터를 읽고 조작하는 데 사용됩니다. 시스템에 pandas를 설치하는 pip 명령. 데이터프레임이란? pandas DataFrame은 2차원 데이터 배열 또는 행과 열이 있는 테이블입니다. 팬더에서 데이터 프레임 만들기: 데이터 프레임의 ... pythondatasciencepandamachinelearning 맞춤형 환경을 위한 SageMaker 수명 주기 구성 Amazon SageMaker는 데이터를 탐색하고 모델을 구축하는 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어에게 매우 유용합니다. 사전 설치된 패키지의 범위는 크고 일반적인 시나리오에 충분합니다. 그러나 "pip"또는 "conda"패키지의 새로운 특정 버전을 사용하려면 관리자를 사용할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 구부리고 구부리고 라이프사이클 구성을 빠르게 완료할 수 있는 템플릿입니다. 유일한... datascienceawsmachinelearningpython Rust의 병렬 행렬 곱셈 대부분의 선형 대수학은 행렬 곱셈을 중심으로 이루어집니다. 이것은 O(n^3) 작업이므로 성능을 개선하려면 다른 기술이 필요합니다. 오늘은 행렬 곱셈을 병렬화하여 12스레드 머신에서 속도를 4배 향상시킨 방법을 보여드리겠습니다. 내 예제에서는 nalgebra 크레이트를 사용하여 행렬 저장소를 처리합니다(동적으로 크기가 조정된 행렬을 열 주요 순서로 Vec로 저장). 이것은 그다지 중요하지 않... rustmachinelearning Ruby에서 GPT-2로 텍스트 생성 하지만 최근에는 사전 학습된 모델이 많이 공개되어 다양한 플랫폼과 프로그래밍 언어에서 AI 추론을 쉽게 실행할 수 있습니다. 여기서는 ONNX 런타임을 실행하고 Ruby 언어에서 영어 문장을 생성하는 GPT-2 모델을 사용해 보려고 합니다. ONNX Runtime을 사용하면 쉽게 추론할 수 있습니다. 다음 3개의 gem을 설치합니다. - ONNX 런타임용 Ruby 바인딩. - Hugging ... aimachinelearninggpt2ruby 일변량 선형 회귀 회귀 회귀는 종속 변수를 하나 이상의 독립(설명) 변수와 관련시키는 통계 기법입니다. 회귀 모델은 종속 변수에서 관찰된 변화가 하나 이상의 설명 변수의 변화와 연관되어 있는지 여부를 보여줄 수 있습니다. 선형 회귀 일반적으로 컴퓨터는 결과를 예측할 수 있는 회귀 그래프를 그리려고 합니다. 그래프는 아무 것이나 될 수 있지만 선형 방정식인 경우 선형 회귀라고 합니다. 일변량 선형 회귀 일변량 ... pythonmachinelearning Kraken CI에서 MLflow를 사용하는 MLOps 구축, 테스트 및 배포 외에도 Kraken CI는 파이프라인을 구축하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 기사에서는 Kraken CI를 활용하여 을 사용하여 기계 학습을 위한 CI 워크플로우를 구축하는 방법을 보여줍니다. 해당 소스 코드는 에서 사용할 수 있습니다. MLOps 및 MLflow MLflow는 종단 간 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 매개변수와 결과를... mlopsmachinelearningcicddevops 나만의 AI 이미지 생성 구축 인터넷의 최신 트렌드는 midjourney, Dall-e 2 또는 안정적인 확산과 같은 이미지 생성기에 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. AWS Sagemaker 노트북 인스턴스에서 직접 사용을 시작할 수 있는 몇 줄의 코드를 보여드리겠습니다! 안정적인 확산에 의한 공개 릴리스 덕분에 이미지를 생성하는 ai 모델을 다운로드하고 실행할 수 있으며 때로는 결과가 끔찍할 수도 있고 때로는 우아할... awspythonmachinelearningbeginners AI와 스포츠 Github 레포: The human body is detected with the help of the library. Then, using the mathematical methods applied, it is determined how much the exercise count is done. 동영상: 윗몸일으키기는 복부 근육을 강화하고 조이고 탄탄하게 만드는 복부 지구력 훈련 운동입니... deeplearningaipythonmachinelearning AWS Lambda, Docker 및 AWS CDK를 사용하여 Tensorflow 모델을 생산에 투입 Tensorflow 모델을 Lambda에 배포할 수 있도록 이전 기사에서 개념을 함께 가져옵니다. 이 기사는 Lambda에 모델을 배포하는 방법에 관한 것이므로 모델 교육이나 모델 사용에 대해서는 다루지 않겠습니다. Tensorflow 라이브러리를 보유할 수 있을 만큼 큰 Lambda 함수를 구축하려면 . 예측 시간을 개선하기 위해 다음을 수행할 수 있습니다. 예측 결과를 얻기 위해 HTTP... cdkawsmachinelearningtensorflow 정확도에서 스케일링의 영향 데이터셋 스케일링은 데이터 전처리의 주요 단계 중 하나이며, 데이터 변수의 범위를 줄이기 위해 수행됩니다. 이미지와 관련하여 가능한 최소-최대 값 범위는 항상 0-255이며, 이는 255가 최대값임을 의미합니다. 따라서 이미지 배열 값을 축소하는 가장 좋은 방법은 최대값으로 나누는 것입니다. 따라서 범위는 항상 0-1 사이입니다. 입력 변수를 축소하면 모델이 더 쉽게 작업할 수 있고 시간이 ... deeplearningaimachinelearningpytorch 하나의 명령으로 모든 클라우드에서 Jupyter를 실행하는 방법 과학자와 엔지니어가 종종 직면하는 두 가지 문제점은 다음과 같습니다. 전체 소프트웨어 스택(GPU 드라이버 및 종속성 포함)을 설치하고 유지 관리하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 소유한 하드웨어(노트북 또는 데스크탑 사양)에 의해 제한됩니다. 여기에 해결책이 있습니다! CLI 도구를 다운로드하고 (무료) 와 작별 포트 포워딩 편의를 위한 계정 받기(무료) 물론 클라우드 자격 증명이 있... datascienceterraformjupytermachinelearning (PyTorch) 번개를 조심하세요 파이토치 라이트닝이란? PyTorch 코드를 Lightning 코드로 변환합니다. 모델의 PyTorch 코드: 모델의 Lightning 코드: PyTorch 교육 코드: Lightning 교육 코드: 여기에서 PyTorch에 대해 자세히 알아보세요. 설치 및 시작하기 다음을 실행하여 PyTorch Lightning을 설치합니다. 또는 15분만에 조명 PyTorch 조명의 문서에는 여러분이 통... beginnersdeeplearningmachinelearningpython QA 데이터베이스 구축 이 문서는 AI 기반 시맨틱 검색 플랫폼인 에 대한 자습서 시리즈의 일부입니다. 대화형 AI는 잠재적으로 많은 고객 서비스 산업을 자동화할 수 있는 성장하는 분야입니다. 완전 자동화는 아직 멀었지만(대부분의 우리는 자동 상담원과 통화 중이었고 사람에게 연락하기를 원했습니다) 확실히 사람이 개입하기 전에 확실한 첫 번째 라인이 될 수 있습니다. 이 기사는 txtai 임베딩 인스턴스를 사용하여 ... nlpshowdevmachinelearningpython 녹음 기능 개발을 위한 주요 팁 디지털 시대에는 오디오, 비디오 등 엄청나게 증가하는 정보를 제한된 시간 안에 처리해야 합니다. 이것은 많은 시나리오에서 유용하기 때문에 실시간 전사 기능을 필수적으로 만듭니다. 음성 또는 화상 회의에서 이 기능은 회의록을 녹음하여 나중에 참조할 수 있어 혼자 작성하는 것보다 편리합니다. 제 아이들이 온라인 과정에서 필기하는 데 어려움을 겪는 것을 보았기 때문에 필사 기능 덕분에 이 과정이 ... javamachinelearningprogramming 정규화를 통한 과적합 방지: Ridge Regression의 예 이전 분석에서 정규화를 적용하기 위해서는 정규화 매개변수 λ를 추가하여 SSE(Sum-of-Squares Error) 함수를 수정하여 아래 수식과 같이 수정해야 합니다. SSE=21 n=1∑N (ypred −y)2+2λ ∣w∣2 여기서 ||w||²는 w.T * w와 동일하며 매개변수 또는 계수 λ는 SSE 용어와 비교하여 정규화 용어의 상대적 중요성을 수행합니다. 정규화를 예시하기 위해 훈련... datasciencemachinelearningpython 번역 기능을 구축하는 방법 프로그래머는 탐욕스러운 독자이거나 그래야 합니다. 소프트웨어 세계의 최신 업데이트를 따라잡으려면 책, 포럼 기사, 뉴스 등을 지속적으로 스크롤해야 합니다. 이 과정은 확실히 정신적으로 풍요롭지만 한 가지 주요 장애물인 언어로 인해 피곤하고 지루한 과정이 될 수도 있습니다. 제가 읽고 있는 내용을 이해하기 위해 제가 이해할 수 없는 모든 단어를 사전에서 찾고 있었기 때문입니다. 이해하지 못하는... javatranslationmachinelearningprogramming PyTorch 이미지 변환을 위한 시각화 도우미 Tldr 앱을 확인하세요 . 이미지 확대는 임의 회전 및 이동과 같은 실제 훈련 데이터를 변환하여 인공 훈련 데이터를 생성하기 위해 컴퓨터 비전 모델을 훈련할 때 사용되는 일반적인 기술입니다. 4개의 새로운 고양이 이미지를 만들었습니다! 그러나 이러한 증강은 종종 미묘한 버그의 원인이 될 수 있습니다. 예를 들어 다음은 일반적인 PyTorch 변환 파이프라인입니다. 뭔가 명백히 잘못된 것이 ... computervisiondatascienceaimachinelearning 데이터 분석, 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 데이터 이해 - 2부 중앙값을 계산하려면 데이터를 정렬(오름차순 또는 내림차순은 중요하지 않음)한 다음 중간 지점을 찾습니다. [a] n이 짝수일 때 첫 번째 점=n2두 번째 점=n2+1 첫 번째~점 =\frac{n}{2} 두 번째~점 =\frac{n}{2}+1 첫 포인트=2n 두 번째 포인트=2n +1 [b] n이 홀수일 때 중간~점 =\frac{n}{2} R에서는 둘 다 동일한 함수로 계산할 수 있습니다. R... machinelearningdatasciencerstatics 컴퓨터 비전 API - Microsoft Azure 인지 서비스 사용 Cognitive Services의 목표는 개발자가 자신의 앱에서 쉽게 사용할 수 있는 개별 구성 요소로 패키징하여 AI를 민주화하는 것입니다. 아주라 가지고 놀아요. 웹 애플리케이션과 브라우저 확장으로 모두 사용할 수 있습니다. 아주라 이것은 우리가 브라우저에 설치한 것과 같은 확장 기능이자 일종의 검색 도구로, 이미지 URL을 입력으로 받아 Microsoft Azure의 컴퓨터 비전을 사... nodeazuremachinelearningtutorial Malazan Empire 구문 감지기 모델을 구축하는 방법 이 모델은 텍스트에 있는 구(바이그램)를 식별하는 데 사용되며 특히 단어 벡터를 구축하는 데 유용합니다. 모델을 학습하는 훌륭한 리소스일 뿐만 아니라 훨씬 더 훌륭한 읽기가 가능하거나 현재 귀하의 책에 있는 [또는 모든] 책이 될 수 있습니다. 책은 쉽게 로드할 수 있도록 .txt 형식[또는 변환]이어야 하며 더 이상 텍스트 파일을 포함하는 하위 폴더가 없는 Books라는 폴더에 모두 있어야... machinelearningpythonnlptutorial 웹용 FaceApi 기계 학습 모델에 대한 빠른 가이드 - ML5.js ml5.js는 웹 브라우저에서 웹용 기계 학습입니다. 몇 가지 영리하고 흥미로운 발전을 통해 TensorFlow.js를 구축하는 사람들은 웹 브라우저의 내장 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 중앙 처리 장치(CPU)를 사용하여 매우 느리게 실행되는 계산을 수행할 수 있음을 알아냈습니다. ml5는 모든 사람이 웹에서 기계 학습의 이러한 모든 새로운 개발에 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고... beginnersjavascriptapimachinelearning microk8s용 JupyterHub 애드온 은 소규모 연구실이나 데이터 과학자 팀과 같은 개발 및 가벼운 사용 환경에 사용하기 좋습니다. 나는 사람들이 하나의 명령으로 microk8s 클러스터에 jupyterhub를 빠르게 설치할 수 있도록 애드온을 작성했습니다. microk8s용 Jupyterhub 애드온 dns 애드온이 활성화되어 있고 기본StorageClass이 microk8s 클러스터에 있는지 확인하십시오. 편의를 위해 다음을... datasciencekubernetesmachinelearning 대학 진학 확률 예측을 위한 합성 데이터 내가 돌아왔어. 오늘은 제가 며칠 전에 생성한 합성 데이터에 대해 말씀드리고자 합니다. 여기에서 액세스할 수 있는 kaggle에 이미 업로드했습니다 . 데이터는 sklearn 패키지의 make_classification을 사용하여 생성되었습니다. 그러나 범주 기능을 만들기 위해 약간의 클러스터링을 추가했습니다. 따라서 기본적으로 이 데이터에는 11개의 열이 있는 1000개의 행에서 2개의 레... machinelearning 때리자. (Fast API에 대한 블로그 게시물) 우리는 모두 API에 대해 알고 있으며 물론 우리 중 일부는 이미 API를 사용했으며 일부는 이미 다른 언어로 API를 구축하고 있습니다. 여기에서 Fast Api(파이썬에서 인기 있는 api 모듈 중 하나), 왜 그렇게 인기가 있습니까?, 장점 및 구축 방법을 살펴보겠습니다! 처음에는 Fast Api가 무엇입니까? 왜 Fast Api입니까? , 우리는 Django, Flask와 같은 Pyt... fastapiandnodemcumachinelearningpython
BM25를 사용한 클래식 토픽 모델링 이 문서는 AI 기반 시맨틱 검색 플랫폼인 에 대한 자습서 시리즈의 일부입니다. 은 머신 러닝 워크플로를 실행하여 데이터를 변환하고 AI 기반 시맨틱 검색 애플리케이션을 구축합니다. 시맨틱 그래프는 임베딩 인스턴스에 쉽게 통합되어 주제 모델링을 txtai 인덱스에 추가할 수 있습니다. txtai의 모듈식 설계를 고려할 때 BM25와 같은 기존 채점 방법을 그래프와 결합하여 주제 모델을 구축할... pythonmachinelearningshowdevnlp 기계 학습 및 SQL을 사용하여 MindsDB로 매장 판매 데이터 예측 MindsDB는 초보자가 데이터 과학 및 머신 러닝을 배우기 위해 취할 수 있는 다음 단계입니다. MindsDB는 데이터 패턴을 인식하고 트렌드를 예측하며 머신 러닝 모델을 몇 분 안에 교육할 수 있도록 AI 및 머신 러닝에 소프트웨어를 내장했습니다. 이 자습서에서는 MindsDB Cloud를 사용하여 시계열 모델을 교육하고 매장 판매 데이터를 예측하는 방법을 살펴봅니다. 이 튜토리얼에서 사... tutorialdatasciencemachinelearningsql python🐍🐼pandas 초보자 가이드 판다는 무엇입니까? Python pandas는 데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. Pandas 라이브러리는 ML 및 데이터 과학에서 데이터를 읽고 조작하는 데 사용됩니다. 시스템에 pandas를 설치하는 pip 명령. 데이터프레임이란? pandas DataFrame은 2차원 데이터 배열 또는 행과 열이 있는 테이블입니다. 팬더에서 데이터 프레임 만들기: 데이터 프레임의 ... pythondatasciencepandamachinelearning 맞춤형 환경을 위한 SageMaker 수명 주기 구성 Amazon SageMaker는 데이터를 탐색하고 모델을 구축하는 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어에게 매우 유용합니다. 사전 설치된 패키지의 범위는 크고 일반적인 시나리오에 충분합니다. 그러나 "pip"또는 "conda"패키지의 새로운 특정 버전을 사용하려면 관리자를 사용할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 구부리고 구부리고 라이프사이클 구성을 빠르게 완료할 수 있는 템플릿입니다. 유일한... datascienceawsmachinelearningpython Rust의 병렬 행렬 곱셈 대부분의 선형 대수학은 행렬 곱셈을 중심으로 이루어집니다. 이것은 O(n^3) 작업이므로 성능을 개선하려면 다른 기술이 필요합니다. 오늘은 행렬 곱셈을 병렬화하여 12스레드 머신에서 속도를 4배 향상시킨 방법을 보여드리겠습니다. 내 예제에서는 nalgebra 크레이트를 사용하여 행렬 저장소를 처리합니다(동적으로 크기가 조정된 행렬을 열 주요 순서로 Vec로 저장). 이것은 그다지 중요하지 않... rustmachinelearning Ruby에서 GPT-2로 텍스트 생성 하지만 최근에는 사전 학습된 모델이 많이 공개되어 다양한 플랫폼과 프로그래밍 언어에서 AI 추론을 쉽게 실행할 수 있습니다. 여기서는 ONNX 런타임을 실행하고 Ruby 언어에서 영어 문장을 생성하는 GPT-2 모델을 사용해 보려고 합니다. ONNX Runtime을 사용하면 쉽게 추론할 수 있습니다. 다음 3개의 gem을 설치합니다. - ONNX 런타임용 Ruby 바인딩. - Hugging ... aimachinelearninggpt2ruby 일변량 선형 회귀 회귀 회귀는 종속 변수를 하나 이상의 독립(설명) 변수와 관련시키는 통계 기법입니다. 회귀 모델은 종속 변수에서 관찰된 변화가 하나 이상의 설명 변수의 변화와 연관되어 있는지 여부를 보여줄 수 있습니다. 선형 회귀 일반적으로 컴퓨터는 결과를 예측할 수 있는 회귀 그래프를 그리려고 합니다. 그래프는 아무 것이나 될 수 있지만 선형 방정식인 경우 선형 회귀라고 합니다. 일변량 선형 회귀 일변량 ... pythonmachinelearning Kraken CI에서 MLflow를 사용하는 MLOps 구축, 테스트 및 배포 외에도 Kraken CI는 파이프라인을 구축하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 기사에서는 Kraken CI를 활용하여 을 사용하여 기계 학습을 위한 CI 워크플로우를 구축하는 방법을 보여줍니다. 해당 소스 코드는 에서 사용할 수 있습니다. MLOps 및 MLflow MLflow는 종단 간 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 매개변수와 결과를... mlopsmachinelearningcicddevops 나만의 AI 이미지 생성 구축 인터넷의 최신 트렌드는 midjourney, Dall-e 2 또는 안정적인 확산과 같은 이미지 생성기에 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. AWS Sagemaker 노트북 인스턴스에서 직접 사용을 시작할 수 있는 몇 줄의 코드를 보여드리겠습니다! 안정적인 확산에 의한 공개 릴리스 덕분에 이미지를 생성하는 ai 모델을 다운로드하고 실행할 수 있으며 때로는 결과가 끔찍할 수도 있고 때로는 우아할... awspythonmachinelearningbeginners AI와 스포츠 Github 레포: The human body is detected with the help of the library. Then, using the mathematical methods applied, it is determined how much the exercise count is done. 동영상: 윗몸일으키기는 복부 근육을 강화하고 조이고 탄탄하게 만드는 복부 지구력 훈련 운동입니... deeplearningaipythonmachinelearning AWS Lambda, Docker 및 AWS CDK를 사용하여 Tensorflow 모델을 생산에 투입 Tensorflow 모델을 Lambda에 배포할 수 있도록 이전 기사에서 개념을 함께 가져옵니다. 이 기사는 Lambda에 모델을 배포하는 방법에 관한 것이므로 모델 교육이나 모델 사용에 대해서는 다루지 않겠습니다. Tensorflow 라이브러리를 보유할 수 있을 만큼 큰 Lambda 함수를 구축하려면 . 예측 시간을 개선하기 위해 다음을 수행할 수 있습니다. 예측 결과를 얻기 위해 HTTP... cdkawsmachinelearningtensorflow 정확도에서 스케일링의 영향 데이터셋 스케일링은 데이터 전처리의 주요 단계 중 하나이며, 데이터 변수의 범위를 줄이기 위해 수행됩니다. 이미지와 관련하여 가능한 최소-최대 값 범위는 항상 0-255이며, 이는 255가 최대값임을 의미합니다. 따라서 이미지 배열 값을 축소하는 가장 좋은 방법은 최대값으로 나누는 것입니다. 따라서 범위는 항상 0-1 사이입니다. 입력 변수를 축소하면 모델이 더 쉽게 작업할 수 있고 시간이 ... deeplearningaimachinelearningpytorch 하나의 명령으로 모든 클라우드에서 Jupyter를 실행하는 방법 과학자와 엔지니어가 종종 직면하는 두 가지 문제점은 다음과 같습니다. 전체 소프트웨어 스택(GPU 드라이버 및 종속성 포함)을 설치하고 유지 관리하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 소유한 하드웨어(노트북 또는 데스크탑 사양)에 의해 제한됩니다. 여기에 해결책이 있습니다! CLI 도구를 다운로드하고 (무료) 와 작별 포트 포워딩 편의를 위한 계정 받기(무료) 물론 클라우드 자격 증명이 있... datascienceterraformjupytermachinelearning (PyTorch) 번개를 조심하세요 파이토치 라이트닝이란? PyTorch 코드를 Lightning 코드로 변환합니다. 모델의 PyTorch 코드: 모델의 Lightning 코드: PyTorch 교육 코드: Lightning 교육 코드: 여기에서 PyTorch에 대해 자세히 알아보세요. 설치 및 시작하기 다음을 실행하여 PyTorch Lightning을 설치합니다. 또는 15분만에 조명 PyTorch 조명의 문서에는 여러분이 통... beginnersdeeplearningmachinelearningpython QA 데이터베이스 구축 이 문서는 AI 기반 시맨틱 검색 플랫폼인 에 대한 자습서 시리즈의 일부입니다. 대화형 AI는 잠재적으로 많은 고객 서비스 산업을 자동화할 수 있는 성장하는 분야입니다. 완전 자동화는 아직 멀었지만(대부분의 우리는 자동 상담원과 통화 중이었고 사람에게 연락하기를 원했습니다) 확실히 사람이 개입하기 전에 확실한 첫 번째 라인이 될 수 있습니다. 이 기사는 txtai 임베딩 인스턴스를 사용하여 ... nlpshowdevmachinelearningpython 녹음 기능 개발을 위한 주요 팁 디지털 시대에는 오디오, 비디오 등 엄청나게 증가하는 정보를 제한된 시간 안에 처리해야 합니다. 이것은 많은 시나리오에서 유용하기 때문에 실시간 전사 기능을 필수적으로 만듭니다. 음성 또는 화상 회의에서 이 기능은 회의록을 녹음하여 나중에 참조할 수 있어 혼자 작성하는 것보다 편리합니다. 제 아이들이 온라인 과정에서 필기하는 데 어려움을 겪는 것을 보았기 때문에 필사 기능 덕분에 이 과정이 ... javamachinelearningprogramming 정규화를 통한 과적합 방지: Ridge Regression의 예 이전 분석에서 정규화를 적용하기 위해서는 정규화 매개변수 λ를 추가하여 SSE(Sum-of-Squares Error) 함수를 수정하여 아래 수식과 같이 수정해야 합니다. SSE=21 n=1∑N (ypred −y)2+2λ ∣w∣2 여기서 ||w||²는 w.T * w와 동일하며 매개변수 또는 계수 λ는 SSE 용어와 비교하여 정규화 용어의 상대적 중요성을 수행합니다. 정규화를 예시하기 위해 훈련... datasciencemachinelearningpython 번역 기능을 구축하는 방법 프로그래머는 탐욕스러운 독자이거나 그래야 합니다. 소프트웨어 세계의 최신 업데이트를 따라잡으려면 책, 포럼 기사, 뉴스 등을 지속적으로 스크롤해야 합니다. 이 과정은 확실히 정신적으로 풍요롭지만 한 가지 주요 장애물인 언어로 인해 피곤하고 지루한 과정이 될 수도 있습니다. 제가 읽고 있는 내용을 이해하기 위해 제가 이해할 수 없는 모든 단어를 사전에서 찾고 있었기 때문입니다. 이해하지 못하는... javatranslationmachinelearningprogramming PyTorch 이미지 변환을 위한 시각화 도우미 Tldr 앱을 확인하세요 . 이미지 확대는 임의 회전 및 이동과 같은 실제 훈련 데이터를 변환하여 인공 훈련 데이터를 생성하기 위해 컴퓨터 비전 모델을 훈련할 때 사용되는 일반적인 기술입니다. 4개의 새로운 고양이 이미지를 만들었습니다! 그러나 이러한 증강은 종종 미묘한 버그의 원인이 될 수 있습니다. 예를 들어 다음은 일반적인 PyTorch 변환 파이프라인입니다. 뭔가 명백히 잘못된 것이 ... computervisiondatascienceaimachinelearning 데이터 분석, 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 데이터 이해 - 2부 중앙값을 계산하려면 데이터를 정렬(오름차순 또는 내림차순은 중요하지 않음)한 다음 중간 지점을 찾습니다. [a] n이 짝수일 때 첫 번째 점=n2두 번째 점=n2+1 첫 번째~점 =\frac{n}{2} 두 번째~점 =\frac{n}{2}+1 첫 포인트=2n 두 번째 포인트=2n +1 [b] n이 홀수일 때 중간~점 =\frac{n}{2} R에서는 둘 다 동일한 함수로 계산할 수 있습니다. R... machinelearningdatasciencerstatics 컴퓨터 비전 API - Microsoft Azure 인지 서비스 사용 Cognitive Services의 목표는 개발자가 자신의 앱에서 쉽게 사용할 수 있는 개별 구성 요소로 패키징하여 AI를 민주화하는 것입니다. 아주라 가지고 놀아요. 웹 애플리케이션과 브라우저 확장으로 모두 사용할 수 있습니다. 아주라 이것은 우리가 브라우저에 설치한 것과 같은 확장 기능이자 일종의 검색 도구로, 이미지 URL을 입력으로 받아 Microsoft Azure의 컴퓨터 비전을 사... nodeazuremachinelearningtutorial Malazan Empire 구문 감지기 모델을 구축하는 방법 이 모델은 텍스트에 있는 구(바이그램)를 식별하는 데 사용되며 특히 단어 벡터를 구축하는 데 유용합니다. 모델을 학습하는 훌륭한 리소스일 뿐만 아니라 훨씬 더 훌륭한 읽기가 가능하거나 현재 귀하의 책에 있는 [또는 모든] 책이 될 수 있습니다. 책은 쉽게 로드할 수 있도록 .txt 형식[또는 변환]이어야 하며 더 이상 텍스트 파일을 포함하는 하위 폴더가 없는 Books라는 폴더에 모두 있어야... machinelearningpythonnlptutorial 웹용 FaceApi 기계 학습 모델에 대한 빠른 가이드 - ML5.js ml5.js는 웹 브라우저에서 웹용 기계 학습입니다. 몇 가지 영리하고 흥미로운 발전을 통해 TensorFlow.js를 구축하는 사람들은 웹 브라우저의 내장 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 중앙 처리 장치(CPU)를 사용하여 매우 느리게 실행되는 계산을 수행할 수 있음을 알아냈습니다. ml5는 모든 사람이 웹에서 기계 학습의 이러한 모든 새로운 개발에 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력하고... beginnersjavascriptapimachinelearning microk8s용 JupyterHub 애드온 은 소규모 연구실이나 데이터 과학자 팀과 같은 개발 및 가벼운 사용 환경에 사용하기 좋습니다. 나는 사람들이 하나의 명령으로 microk8s 클러스터에 jupyterhub를 빠르게 설치할 수 있도록 애드온을 작성했습니다. microk8s용 Jupyterhub 애드온 dns 애드온이 활성화되어 있고 기본StorageClass이 microk8s 클러스터에 있는지 확인하십시오. 편의를 위해 다음을... datasciencekubernetesmachinelearning 대학 진학 확률 예측을 위한 합성 데이터 내가 돌아왔어. 오늘은 제가 며칠 전에 생성한 합성 데이터에 대해 말씀드리고자 합니다. 여기에서 액세스할 수 있는 kaggle에 이미 업로드했습니다 . 데이터는 sklearn 패키지의 make_classification을 사용하여 생성되었습니다. 그러나 범주 기능을 만들기 위해 약간의 클러스터링을 추가했습니다. 따라서 기본적으로 이 데이터에는 11개의 열이 있는 1000개의 행에서 2개의 레... machinelearning 때리자. (Fast API에 대한 블로그 게시물) 우리는 모두 API에 대해 알고 있으며 물론 우리 중 일부는 이미 API를 사용했으며 일부는 이미 다른 언어로 API를 구축하고 있습니다. 여기에서 Fast Api(파이썬에서 인기 있는 api 모듈 중 하나), 왜 그렇게 인기가 있습니까?, 장점 및 구축 방법을 살펴보겠습니다! 처음에는 Fast Api가 무엇입니까? 왜 Fast Api입니까? , 우리는 Django, Flask와 같은 Pyt... fastapiandnodemcumachinelearningpython