神经网络
具有双向LSTM示例的长短期内存的可视化解释，以解决“多对多”序列问题
介绍
由于在使用更长的数据序列时出现的消失梯度问题，标准复发性神经网络（RNNS）遭受短期内存。
幸运的是，我们拥有更高级的RNN版本，可以从序列的早期部分保存重要信息并将其转发。两个最着名的版本......
使用核心蓬乱的窗户和绘图的可视化移动窗口聚合策略
有一个吨时间序列度量，其中许多度量具有相同的预处理步骤和/或用例。为了限制冗余，我将重点关注三个使用不同用例的标准:
- 滚动Z分数的异常检测
- 滚动相关矩阵
- 趋势检测......
使用Python和AssemblyAI对音频文件执行文本转录和主题检测
介绍
在我最近的一篇文章中，我讨论了语音识别以及如何在Python中实现它。在当今的文章中，我们将进一步探索如何在音频和视频文件中执行主题检测。
作为一个例子，让我们考虑正在变得越来越多的播客和......
选择合适数量的群集的方法
介绍
群集是一种无监督的机器学习方法，可以从数据本身识别类似数据点的组，称为群集。对于某些聚类算法，例如k-means，人们需要知道预先有多少群集。如果指定了群集数量，结果......
使用Julia及其生态系统的机器学习
朱莉娅快速，可以像一种解释语言一样使用，具有高度的可组织性，但不是面向对象的。它具有快速增长的生态系统，有助于典型ML工作流程的所有方面。
教程概述
这是一个教程的第一部分，它展示了Julia的特定语言特征以及来自其生态系统的各种高质量封装可以很容易地组合在典型的ML工作流程中。
- 第一部分“分析玻璃数据集“专注于如何预处理数据，分析......
本文是持续系列的一部分，探索ML监测债务的主题，如何识别它以及管理和减轻其影响的最佳实践
我们都在软件工程中熟悉技术债务，此时，ML系统中隐藏的技术债务几乎是教条。但ML监控债务是什么呢?当模型监视被它想要监视的ML系统的规模所淹没时，ML监视债务。离开……
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