大约两周前,生成式人工智能领域被Meta公司发布的新的Llama-2 AI模型所震惊它的前身Llama-1是LLM行业的一个突破点,因为…
Leave a Comment147 search results for "参考资料"
最近在自然语言处理(NLP)和长篇问答(LFQA)方面的进展,仅仅几年前听起来就像是科幻领域的事情谁…
Leave a Comment在《强化学习导论第二版》(第112页)的章节“离策略蒙特卡洛控制”中,作者给我们留下了一个有趣的练习:使用加权…
Leave a Comment视频游戏行业全球用户预计超过30亿人1它由大量玩家组成,每天都在虚拟环境中相互交流不幸的是,就像现实世界一样,并非所有玩家都能适当和尊重地交流为了创建和维护一个具有社会责任感的游戏环境,AWS […]
Leave a Comment对V-Net进行回顾和介绍,它是U-Net在图像分割和医学影像方面的大哥非常适合数据科学家和医疗专业人士
Leave a Comment作为数据工程师,我们对我们提供的数据质量负有责任(或者应该负有责任)这并不是什么新鲜事,但每次参与数据项目时,我都会问自己同样的问题:完美是否…
Leave a CommentSageMaker Distribution是一个预先构建的Docker镜像,包含许多用于机器学习(ML)、数据科学和数据可视化的流行软件包这包括PyTorch、TensorFlow和Keras等深度学习框架;NumPy、scikit-learn和pandas等流行Python软件包;以及JupyterLab等集成开发环境除此之外,SageMaker Distribution还支持conda、micromamba和pip作为Python的工具
Leave a Comment介绍 糖尿病视网膜病变是一种导致视网膜血管变化的眼部疾病。如果不及时治疗,会导致视力丧失。因此,检测糖尿病视网膜病变的阶段对于预防眼盲至关重要。本案例研究旨在从糖尿病视网膜病变症状中检测眼盲,以防止患者眼盲。这些数据是通过各种训练有素的临床专家使用眼底相机(拍摄眼部后部的相机)在农村地区收集的。这些照片是在各种成像条件下拍摄的。2019年,Kaggle举办了一个竞赛(APTOS 2019盲人检测),用于检测糖尿病视网膜病变的阶段;我们的数据来自同一个Kaggle竞赛。早期发现糖尿病视网膜病变可以加快治疗并显著降低视力丧失的风险。 训练有素的临床专家的人工干预需要时间和精力,尤其是在不发达国家。因此,本案例研究的主要目标是使用高效的技术来检测疾病的严重程度,以预防眼盲。我们采用深度学习技术来获得对疾病严重程度进行分类的有效结果。 学习目标 了解糖尿病视网膜病变:了解眼部疾病及其对视力的影响,强调早期检测的重要性。 深度学习基础知识:探索深度学习的基础知识及其在诊断糖尿病视网膜病变中的相关性。 数据预处理和增强:了解如何有效地准备和增强用于训练深度学习模型的数据集。 模型选择和评估:学习选择和评估用于严重程度分类的深度学习模型。 实际部署:了解使用Flask进行实际预测的最佳模型的部署。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 业务问题 在这里,人的病情严重程度被分为五个类别,即多类别分类,因为一个人只能被识别为其中一种严重程度。 业务约束 在医疗领域,准确性和可解释性非常重要。因为错误的预测会导致忽视病情,可能夺走一个人的生命,我们没有任何严格的延迟关注,但我们必须对结果准确。 数据集描述 数据集包括3,662张已标记的临床患者视网膜图像,训练有素的临床专家根据糖尿病视网膜病变的严重程度对每个图像进行分类,如下所示。 0 — 无糖尿病视网膜病变, 1 — 轻度, 2 —…
Leave a Comment如果你是一名业务分析师,了解客户行为可能是你最关心的事情之一了解客户购买决策背后的原因和机制可以促进收入增长然而,客户流失(通常称为客户流失)始终存在风险了解客户离开的原因可以获得洞察力,可以帮助企业采取措施来减少客户流失
Leave a Comment这学期,我在我的课程中有自然语言处理(NLP)耶!所以,作为即将到来的评估的一部分,我正在复习所提供的材料并做了一些笔记,这就是我将要…
Leave a Comment自然语言处理领域在使用大型语言模型(LLM)方面取得了快速发展通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力,LLM能够…
Leave a Comment几周前,当我在寻找数据集以开发个人项目时,我偶然发现了巴西众议院开放数据门户,里面包含了大量的数据,包括…
Leave a Comment自从我在VoAGI上写了新的文章以来已经过了很长时间两年来,我一直在研究如何通过机器学习和深度学习来改进传统媒体行业…
Leave a Comment数据科学中非常常见的任务之一就是流失预测然而,预测流失通常只是一个中间步骤,很少是最终目标通常,我们真正关心的是减少…
Leave a Comment大多数规模和年龄相近的组织现在已经启动了一项提升其对数据处理和管理方式的倡议任何试图结构化提升数据管理能力的尝试都将…
Leave a Comment本文提出了一种利用从嘈杂的GPS传感器采样的过去行程数据库来预测数字道路网络上车辆轨迹的方法除了预测未来方向外,这个…
Leave a Comment在这个系列的第一部分中,我们讲解了在RNN模型中的反向传播,并且用公式和数值的方式解释了RNN中的梯度消失问题在本文中,我们将继续…
Leave a Comment在机器学习领域中,视觉变换器(Vision Transformers,简称ViT)是一种用于图像分类的模型类型与传统的卷积神经网络不同,ViT使用了Transformer架构…
Leave a Comment“有效地处理定性数据是一个产品经理最重要的技能之一;通过收集数据、分析数据并以高效的方式进行沟通,通过提出…”
Leave a Comment这些天,大型语言模型以及应用程序或工具都在新闻和社交媒体上随处可见GitHub的热门页面展示了大量广泛使用的存储库…
Leave a Comment曾经有很多人遇到过这个问题除非你天赋异禀或在之前偶然上过设计课程,否则要在视觉上做出令人满意的成果可能会相当具有挑战性和耗时
Leave a Comment.centered { display: block; margin: 0 auto; } figure { text-align: center; display: table; max-width: 85%; /* 示例; 如果可以,请设置一些数量(px或%) */ margin: 10px auto; /* 除非要居中,否则不需要…
Leave a Comment在以前的帖子中,我们宣布在transformers库中推出了Decision Transformers。这种新技术使用Transformer作为决策模型越来越受欢迎。 所以今天,您将学习如何从头开始训练第一个离线Decision Transformer模型,使半猎豹奔跑。我们将直接在Google Colab上进行训练,您可以在这里找到:👉 https://github.com/huggingface/blog/blob/main/notebooks/101_train-decision-transformers.ipynb *在Gym HalfCheetah环境中使用离线RL学习的“专家”Decision Transformers模型。 听起来很令人兴奋吗?让我们开始吧! 什么是Decision Transformers? 训练Decision Transformers 加载数据集并构建自定义数据整理器 使用🤗 transformers Trainer训练Decision Transformer模型 结论 接下来是什么? 参考文献 什么是Decision Transformers? Decision…
Leave a Comment社区中机器学习工程师经常抱怨的一个最普遍问题是手动完成机器学习工作流程(包括模型构建和部署)的成本高且容易出错他们需要手动运行脚本来预处理训练数据,重新运行部署脚本,手动调整模型,并花费大量工作时间…
Leave a Comment从数据处理到快速洞察,强大的数据管道对于任何机器学习系统来说都是必不可少的通常情况下,数据团队由数据和机器学习工程师组成,需要构建这样的基础设施,而这个过程可能会很痛苦然而,高效使用ETL管道可以帮助他们的工作更加轻松本文探讨了其重要性…
Leave a CommentCan't find what you're looking for? Try refining your search: