Привет, дорогие читатели Хабра! Исследования выполнено в рамках выпускного проекта на курсе Machine Learning Advanced в OTUS. Рецензенты проекта - @bekemax, @stureikoДанные были предоставлены ПАО «Северсталь» для хакатона ЛИДЕРЫ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ 2023В проекте развиты и реализованы в коде…
Заголовок статьи может показаться странным и это неспроста — он прекрасен именно тем, что написал его не я, а LSTM-нейросеть (а точнее его часть перед "или"). (схема LSTM взята из Understanding LSTM Networks) И сегодня мы разберёмся, как можно генерировать заголовки статей Хабра (и в принципе сам…
Перевод: Давыдов А.Н.Мы полюбили RNN (рекуррентные нейронные сети), LSTM (Long-short term memory), и все их варианты. А теперь пора от них отказаться!В 2014 году LSTM и RNN, были воскрешены. Но мы были молоды и неопытны. В течении нескольких лет они был способом решения таких задач как: последовательное…
В этой статье я хочу познакомить вас с байесовским иерархическим моделированием — гибким подходом, который автоматически объединяет результаты нескольких подмоделей. Этот метод позволяет оценивать эффекты на индивидуальном уровне путем оптимального объединения информации из различных групп данных с помощью байесовского вывода. Это особенно полезно, когда данные наблюдений для некоторых объектов ограничены, но эти объекты имеют общие характеристики или поведение с другими объектами. Читать далее