تا به حال احساس کرده اید که سعی در یافتن سوزن در یونجه دارید؟ این بخشی از فرآیند ساخت و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین ، به ویژه مدل های پیچیده مانند گروه ها و شبکه های عصبی است که در آن قبل از آموزش آنها باید چندین ابرپارامتر توسط ما تنظیم شود. منبع: … ادامه
اگر از مدل های بزرگ زبان مانند GPT-4 یا Claude استفاده کرده اید ، احتمالاً تعجب کرده اید که چگونه می توانند کد قابل استفاده را بنویسند ، مباحث پیچیده را توضیح دهند ، یا حتی به شما در اشکال زدایی روال قهوه صبح خود (فقط شوخی!) کمک کنند. منبع: machinelearningmastery.com
گردش کار یادگیری ماشین اغلب شامل یک تعادل ظریف است: شما می خواهید مدل هایی که فوق العاده خوب عمل می کنند ، اما شما همچنین باید پیش بینی های آنها را درک و توضیح دهید. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به پنج قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • درک رمزگذاری های موقعیتی • رمزگذاری های موقعیتی سینوسی • رمزگذاری های موقعیتی آموخته شده • رمزگذاری های موقعیتی چرخشی (طناب) • رمزگذاری های موقعیتی نسبی این دو جمله را در نظر می گیرند: “روباه از روی سگ پرش می کند” و “سگ … ادامه
پاندا ، نومپی ، و اسكيت-كيش. منبع: machinelearningmastery.com
مجموعه داده های نامتعادل ، که در آن اکثر نمونه های داده متعلق به یک کلاس هستند و اقلیت باقیمانده متعلق به دیگران است ، نادر نیست. منبع: machinelearningmastery.com
شما مدل یادگیری ماشین خود را آموزش داده اید و در مورد داده های آزمون بسیار عالی است. منبع: machinelearningmastery.com
شکی نیست که جستجو یکی از اساسی ترین مشکلات در محاسبات است. منبع: machinelearningmastery.com
ظهور مدل های زبان ، و به طور خاص مدل های بزرگ زبان (LLMS) از چنان بزرگی بوده است که هر جنبه ای از برنامه های مدرن AI را نفوذ کرده است – از چت بابات و موتورهای جستجو گرفته تا اتوماسیون و دستیاران برنامه نویسی. منبع: machinelearningmastery.com
مقادیر گمشده بیشتر از بسیاری از مجموعه داده های دنیای واقعی ظاهر نمی شوند. منبع: machinelearningmastery.com
