Python

Предположим, вы хотите вывести имя и профессию человека. Вы могли бы написать простую программу следующим образом. # Определите переменные name = ‘Mark’ profession = ‘Astronaut’ age = 7 # Вывод информации output_string = (‘My name is ‘ + name + ‘, I am ‘ + str(age) + ‘ years old ‘ + ‘and my profession is ‘ + profession + ‘.’) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my profession is Astronaut. Этот подход не хватает…

За последние несколько лет трансформеры преобразили область NLP в машинном обучении. Модели, такие как GPT и BERT, установили новые стандарты в понимании и генерации человеческого языка. Теперь тот же принцип применяется в области компьютерного зрения. Недавнее развитие в области компьютерного зрения – это видеотрансформеры или ViTs. Как подробно описано в статье “Картинка стоит 16×16 слов: трансформеры для распознавания изображений в масштабе”, ViTs и модели на основе трансформеров разработаны для замены сверточных нейронных сетей (CNNs). Видеотрансформеры – это новый подход к…

Введение YOLOv8, разработанный компанией Ultralytics в 2023 году, стал одним из уникальных алгоритмов обнаружения объектов в серии YOLO и обладает значительными архитектурными и производительными улучшениями по сравнению с его предшественниками, такими как YOLOv5. Эти улучшения включают в себя основу CSPNet для лучшей извлечения признаков, шею FPN+PAN для улучшенного обнаружения объектов на разных масштабах и переход к безякорному подходу. Эти изменения значительно повышают точность, эффективность и удобство модели для обнаружения объектов в реальном времени. Использование GPU с YOLOv8 может значительно повысить…

Введение Множественная линейная регрессия — это фундаментальная статистическая техника, используемая для моделирования зависимости между одной зависимой переменной и несколькими независимыми переменными. В Python такие инструменты, как scikit-learn и statsmodels, предоставляют надежные реализации для анализа регрессии. Этот учебник проведет вас через реализацию, интерпретацию и оценку моделей множественной линейной регрессии с использованием Python. Предварительные требования Перед тем как погрузиться в реализацию, убедитесь, что у вас есть следующее: Базовое понимание Python. Вы можете обратиться к Учебнику по Python для начинающих. Знакомство с scikit-learn…

Алгоритм восхождения на холм является одним из самых ранних и простых алгоритмов оптимизации в искусственном интеллекте и компьютерных науках. Он относится к категории локальных алгоритмов поиска, которые находят решения, делая пошаговые улучшения. Название алгоритма происходит от полезной аналогии: представьте, что слепой путешественник пытается достичь вершины холма. Поскольку он не видит всего ландшафта, он может почувствовать только землю непосредственно вокруг себя. На каждом шаге он движется в том направлении, которое ведет вверх. Это отражает то, как работает алгоритм – он оценивает…

На моем первом курсе статистики на основе кодирования в колледже мой преподаватель поставил вопрос: как мы можем моделировать броуновское движение одной пыльцы в чашке с водой? После нескольких ошибочных попыток я и мои однокурсники наконец-то наткнулись на правильный ответ: случайное блуждание. Позже я узнал, что эта простая модель используется для моделирования всевозможных вещей, начиная от движения животных до колебаний цен на фондовом рынке. В этой статье мы рассмотрим математические основы случайных блужданий, изучим различные типы и обсудим их применение. Часть…

Визуализация данных преобразует сложную информацию в ясные, практичные инсайты. Гистограммы Seaborn отлично подходят для представления категориальных данных с помощью элегантной статистической графики. Библиотека сочетает в себе гибкость Matplotlib и мощь pandas, что делает её идеальной как для быстрых анализов, так и для визуализаций, готовых к публикации. Гистограммы Seaborn предлагают основные функции для анализа данных – от базовых сравнений до продвинутых статистических представлений. Они справляются с общими задачами, такими как сравнение показателей продаж по регионам, анализ ответов на опросы и визуализация…

Извлечение признаков в машинном обучении преобразует сырые данные в набор значимых характеристик, захватывая важную информацию и уменьшая избыточность. Это может включать методы уменьшения размерности и методы, которые создают новые признаки из существующих данных. Представьте, что вы пытаетесь определить фрукты на рынке. Хотя вы могли бы учитывать множество атрибутов (вес, цвет, текстура, форма, запах и т.д.), вы можете осознать, что всего несколько ключевых признаков, таких как цвет и размер, достаточно, чтобы различить яблоки и апельсины. Именно это и делает извлечение признаков.…

Градиенты политики в обучении с подкреплением (RL) – это класс алгоритмов, которые непосредственно оптимизируют политику агента, оценивая градиент ожидаемой награды относительно параметров политики. В этом учебнике мы объясняем теорему о градиенте политики и ее вывод, а также показываем, как реализовать алгоритм градиента политики с использованием PyTorch. Что такое Теорема о Градиенте Политики? В обучении с подкреплением политика агента относится к алгоритму, который он использует для принятия решения об акции на основе наблюдений об окружающей среде. Цель в задачах RL –…