Для сравнения создадим три варианта среды, раз:
Архитектуры и бенчмарки — 2. Тесты
Рубрика: Машинное обучение
Архитектуры и бенчмарки — 1. Введение
Захотелось мне вслед за автором этой статьи провести ревизию имеющегося оборудования на предмет пригодности для машинного обучения.
pip или conda
Устанавливать Tensorflow с помощью pip или conda?
Screenshot to code
Ещё в январе я писал о новации в фронтостроительстве (front-end) — нейросети, превращающей картинку в верстку.
SMM и обучение с подкреплением
У тех, кто занимается SMM в твитере, есть первостепенной важности задача — наращивание базы подписчиков (фоловеров). Без этого никакой SMM смысла не имеет. Сложность задачи в том, что надо в условиях среды, определяемых помимо прочего правилами и ограничениями самого твитера, найти оптимальную стратегию фоловинга, каждый раз с учётом как тематического соответствия, так и числовых показателей […]
Озвучка книг
Я тут по случаю, после большого перерыва столкнулся с озвучкой. Решил послушать в дороге книжку, мобильного интернета и скачанных аудиокниг не было, зато был на планшете AlReader, где озвучка встроена.
AMDGPU и машинное обучение
Я уже как-то отмечал, что самый беспроблемный вариант платформы для машинного обучения
Байесовское решающее правило
«Все допустимые решающие правила эквивалентны байесовскому решающему правилу с некоторым априорным распределением (возможно, неподходящим) и некоторой функцией полезности».
Итоги прогнозирования
Я практически закончил этап прогнозирования на временных рядах. В приложении к моей осевой задаче, связанной с трейдингом (далее по цепочке), промежуточный итог сводится к трем пунктам:
О размышлениях
Серия заметок про объектную модель интеллекта (World object model, WOM) далеко ещё не закончена, но требует некоторых дополнительных размышлений.