tag :: learning machine ml | BibSonomy

закладки (спрятать)58
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1The Predictive Privacy Project - Rainer Mühlhoff
Data Protection in the Context of Big Data and AI
2 лет назад , @hotho
Datenschutz
big
data
deep
learning
machine
ml
predictive
privacy
Datenschutzbigdatadeeplearningmachinemlpredictiveprivacy
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Predicting algorithms - machine learning for index structures
https://www.quantamagazine.org/machine-learning-reimagines-the-building-blocks-of-computing-20220315/
3 лет назад , @becker
discovery
index
learning
machine
ml
structure
subgroup
discoveryindexlearningmachinemlstructuresubgroup
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Deterministic python
https://twitter.com/kastnerkyle/status/1473361479143460872?t=-q6YbOcOZ2AXJ_EgW0vkJg&s=19
3 лет назад , @becker
cuda
deterministic
learning
machine
ml
numpy
python
random
seed
torch
cudadeterministiclearningmachinemlnumpypythonrandomseedtorch
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Home - Leaderboards by Allen AI
The AI2 Leaderboard platform hosts public leaderboards for a variety of AI challenge tasks across multiple research domains.
3 лет назад , @jaeschke
ai
benchmark
dataset
deeplearning
evaluation
leaderboard
learning
machine
ml
aibenchmarkdatasetdeeplearningevaluationleaderboardlearningmachineml
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4Browse the State-of-the-Art in Machine Learning | Papers With Code
4726 leaderboards • 2203 tasks • 3914 datasets • 46332 papers with code.
3 лет назад , @jaeschke
ai
benchmark
datasets
deeplearning
evaluation
leaderboard
learning
machine
ml
nlp
aibenchmarkdatasetsdeeplearningevaluationleaderboardlearningmachinemlnlp
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3Transfer learning from pre-trained models | by Pedro Marcelino | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
4 лет назад , @becker
transfer
learning
when
to
use
ml
neural
network
nn
machine
dataset
size
transferlearningwhentousemlneuralnetworknnmachinedatasetsize
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4Interpretable Machine Learning
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
4 лет назад , @becker
interpretable
machine
learning
ml
xai
ai
artifical
intelligence
explainable
interpretablemachinelearningmlxaiaiartificalintelligenceexplainable
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1machine learning - Getting a low ROC AUC score but a high accuracy - Stack Overflow
https://stackoverflow.com/questions/47104129/getting-a-low-roc-auc-score-but-a-high-accuracy/47111246#47111246
5 лет назад , @becker
machine
learning
auc
acc
roc
data
mining
science
ml
accuracy
precision
recall
evaluation
metric
metrics
comparison
machinelearningaucaccrocdataminingsciencemlaccuracyprecisionrecallevaluationmetricmetricscomparison
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1KI made in Germany
https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/AG1_Whitepaper_280619.pdf
5 лет назад , @hotho
Germany
ai
deep
ki
learning
machine
ml
paper
white
Germanyaideepkilearningmachinemlpaperwhite
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1mgbckr/mlflowhelper: Various tools for working with mlflow (see https://mlflow.org)
https://github.com/mgbckr/mlflowhelper
5 лет назад , @becker
mlflow
mlflowhelper
ml
machine
learning
tracking
mlflowmlflowhelpermlmachinelearningtracking
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1EthicalML/awesome-production-machine-learning: A curated list of awesome open source libraries to deploy, monitor, version and scale your machine learning
https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning
5 лет назад , @becker
machine
learning
ml
list
data
science
libraries
systems
machinelearningmllistdatasciencelibrariessystems
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1[D] How do you manage your machine learning experiments? : MachineLearning
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/bx0apm/d_how_do_you_manage_your_machine_learning/
5 лет назад , @becker
ml
machine
learning
tracking
monitoring
managing
data
science
projects
model
productivity
mlflow
sacred
logger
logging
mlmachinelearningtrackingmonitoringmanagingdatascienceprojectsmodelproductivitymlflowsacredloggerlogging
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1MLflow - A platform for the machine learning lifecycle | MLflow
https://mlflow.org/
5 лет назад , @becker
python
mlflow
productivity
logging
logger
ml
machine
learning
data
science
lifecycle
pythonmlflowproductivityloggingloggermlmachinelearningdatasciencelifecycle
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1vivekratnavel/omniboard: Web-based dashboard for Sacred
https://github.com/vivekratnavel/omniboard
5 лет назад , @becker
sacred
python
omniboard
visualization
mongodb
ml
machine
learning
logger
logging
sacredpythonomniboardvisualizationmongodbmlmachinelearningloggerlogging
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1JarnoRFB/incense: Interactively retrieve data from sacred experiments.
https://github.com/JarnoRFB/incense
5 лет назад , @becker
incense
sacred
python
ml
machine
learning
logging
logger
client
mongodb
incensesacredpythonmlmachinelearningloggingloggerclientmongodb
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1incense/demo.ipynb at master · JarnoRFB/incense
https://github.com/JarnoRFB/incense/blob/master/demo.ipynb
5 лет назад , @becker
python
ml
productivity
sacred
mongodb
client
machine
learning
logging
logger
setup
pythonmlproductivitysacredmongodbclientmachinelearningloggingloggersetup
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Algorithms | Feature Selection @ ASU
http://featureselection.asu.edu/algorithms.php
6 лет назад , @becker
feature
selection
python
sklearn
scikit
learn
python3
py3
ml
machine
learning
data
mining
featureselectionpythonsklearnscikitlearnpython3py3mlmachinelearningdatamining
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2slundberg/shap: A unified approach to explain the output of any machine learning model.
https://github.com/slundberg/shap
6 лет назад , @becker
explainable
machine
learning
ml
explainability
interpretability
interpretation
neural
network
nn
code
implementation
shap
shaply
python
explainablemachinelearningmlexplainabilityinterpretabilityinterpretationneuralnetworknncodeimplementationshapshaplypython
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1lasso - default lambda sequence in glmnet for cross-validation - Stack Overflow
https://stackoverflow.com/questions/23686067/default-lambda-sequence-in-glmnet-for-cross-validation
6 лет назад , @becker
lambda
default
elasticnet
elastic
net
ml
machine
learning
linear
model
sklearn
glmnet
R
r
lasso
ridge
lambdadefaultelasticnetelasticnetmlmachinelearninglinearmodelsklearnglmnetRrlassoridge
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1bootstrap - what is the effect of bootstap resampling in bagging algorithm(ensemble learning)? - Cross Validated
https://stats.stackexchange.com/questions/130662/what-is-the-effect-of-bootstap-resampling-in-bagging-algorithmensemble-learning
6 лет назад , @becker
bagging
with
without
wo
replacement
resampling
equivalent
machine
learning
data
mining
ml
dm
boosting
bootstrap
bootstrapping
effect
baggingwithwithoutworeplacementresamplingequivalentmachinelearningdataminingmldmboostingbootstrapbootstrappingeffect
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)80
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction
J. Tay, N. Aghaeepour, T. Hastie, и R. Tibshirani. Statistica Sinica, 33 (1): 259--279 (января 2023)
7 месяцев назад , @becker
background
bki
ien
informed
integration
knowledge
learning
linear
machine
ml
regression
backgroundbkiieninformedintegrationknowledgelearninglinearmachinemlregression
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer
H. Chereda, A. Bleckmann, F. Kramer, A. Leha, и T. Beissbarth. Studies in health technology and informatics, (сентября 2019)
7 месяцев назад , @becker
background
bki
gnn
graph
informed
integration
knowledge
learning
machine
ml
networks
neural
backgroundbkignngraphinformedintegrationknowledgelearningmachinemlnetworksneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Neuro-symbolic approaches in artificial intelligence
P. Hitzler, A. Eberhart, M. Ebrahimi, M. Sarker, и L. Zhou. National Science Review, 9 (6): nwac035 (марта 2022)
10 месяцев назад , @jaeschke
ai
deep
learning
machine
ml
neurosymbolic
aideeplearningmachinemlneurosymbolic
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
7On Calibration of Modern Neural Networks
C. Guo, G. Pleiss, Y. Sun, и K. Weinberger. roceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, 70, стр. 1321-1330. PMLR, (2017)
11 месяцев назад , @jaeschke
calibration
learning
machine
ml
network
neural
calibrationlearningmachinemlnetworkneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2IndustrialEdgeML - End-to-end edge-based computer vision systemfor Industry 5.0
R. Wagner, M. Matuschek, P. Knaack, M. Zwick, и M. Geiß. Procedia Computer Science, (2023)4th International Conference on Industry 4.0 and Smart Manufacturing.
12 месяцев назад , @scch
ai
edge
industrial
learning
machine
ml
neural-networks
aiedgeindustriallearningmachinemlneural-networks
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Machine learning techniques for accountability
B. Kim, и F. Doshi-Velez. AI Magazine, 42 (1): 47--52 (2021)
год назад , @becker
ai
artificial
intelligence
machine
learning
ml
accountability
responsible
citedby:scholar:count:15
citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
aiartificialintelligencemachinelearningmlaccountabilityresponsiblecitedby:scholar:count:15citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Model Cards for Model Reporting
M. Mitchell, S. Wu, A. Zaldivar, P. Barnes, L. Vasserman, B. Hutchinson, E. Spitzer, I. Raji, и T. Gebru. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, ACM, (января 2019)
2 лет назад , @jaeschke
card
description
learning
machine
ml
model
report
carddescriptionlearningmachinemlmodelreport
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning
P. Villalobos, J. Sevilla, L. Heim, T. Besiroglu, M. Hobbhahn, и A. Ho. (2022)cite arxiv:2211.04325.
2 лет назад , @jaeschke
data
dataset
learning
machine
ml
training
datadatasetlearningmachinemltraining
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling
L. Chen, K. Lu, A. Rajeswaran, K. Lee, A. Grover, M. Laskin, P. Abbeel, A. Srinivas, и I. Mordatch. (2021)cite arxiv:2106.01345Comment: First two authors contributed equally. Last two authors advised equally.
2 лет назад , @jaeschke
deeplearning
learning
machine
ml
plk
reinforcement
rl
transformer
deeplearninglearningmachinemlplkreinforcementrltransformer
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Pretrained Transformers for Text Ranking: BERT and Beyond
J. Lin, R. Nogueira, и A. Yates. (2020)cite arxiv:2010.06467Comment: Final preproduction version of volume in Synthesis Lectures on Human Language Technologies by Morgan & Claypool.
2 лет назад , @jaeschke
bert
deeplearning
information
ir
learning
machine
ml
network
neural
retrieval
transformer
bertdeeplearninginformationirlearningmachinemlnetworkneuralretrievaltransformer
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, и G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
2 лет назад , @becker
citedby:scholar:count:5
citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
comparison
data
decision
evaluation
forest
learning
machine
ml
network
neural
nn
performance
random
tabular
tree
trees
citedby:scholar:count:5citedby:scholar:timestamp:2022-12-1comparisondatadecisionevaluationforestlearningmachinemlnetworkneuralnnperformancerandomtabulartreetrees
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Interpretable machine learning prediction of all-cause mortality
W. Qiu, H. Chen, A. Dincer, S. Lundberg, M. Kaeberlein, и S. Lee. medRxiv, (2022)
2 лет назад , @becker
fuelln
interpretable
machine
learning
ml
supervised
distance
collaboration
citedby:scholar:count:3
citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
fuellninterpretablemachinelearningmlsuperviseddistancecollaborationcitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1CCGL: Contrastive Cascade Graph Learning
X. Xu, F. Zhou, K. Zhang, и S. Liu. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, (2022)
2 лет назад , @jaeschke
cascade
contrastive
deeplearning
graph
learning
machine
ml
network
neural
cascadecontrastivedeeplearninggraphlearningmachinemlnetworkneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Explainable Deep Learning: A Field Guide for the Uninitiated
G. Ras, N. Xie, M. Gerven, и D. Doran. Journal of Artificial Intelligence Research, (января 2022)
2 лет назад , @jaeschke
deeplearning
explainable
learning
machine
ml
survey
deeplearningexplainablelearningmachinemlsurvey
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Explanatory Interactive Machine Learning
S. Teso, и K. Kersting. Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society, ACM, (января 2019)
2 лет назад , @jaeschke
active
ai
artificial
explainable
intelligence
ki
learning
machine
ml
activeaiartificialexplainableintelligencekilearningmachineml
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Snorkel: rapid training data creation with weak supervision
A. Ratner, S. Bach, H. Ehrenberg, J. Fries, S. Wu, и C. Ré. The VLDB Journal, 29 (2): 709--730 (01.05.2020)
2 лет назад , @jaeschke
data
labeling
learning
machine
ml
snorkel
supervision
training
datalabelinglearningmachinemlsnorkelsupervisiontraining
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Trouble at the source
D. Monroe. Communications of the ACM, 64 (12): 17--19 (декабря 2021)
2 лет назад , @jaeschke
ai
artificial
bias
intelligence
learning
machine
ml
training
aiartificialbiasintelligencelearningmachinemltraining
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Developing Open Source Educational Resources for Machine Learning and Data Science
L. Bothmann, S. Strickroth, G. Casalicchio, D. Rügamer, M. Lindauer, F. Scheipl, и B. Bischl. (2021)cite arxiv:2107.14330Comment: 6 pages.
3 лет назад , @jaeschke
aiskills
data
learning
machine
ml
oer
science
aiskillsdatalearningmachinemloerscience
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Objective Activity Parameters Track Patient-Specific Physical Recovery Trajectories After Surgery and Link With Individual Preoperative Immune States
R. Fallahzadeh, F. Verdonk, E. Ganio, A. Culos, N. Stanley, I. Maric, A. Chang, M. Becker, T. Phongpreecha, M. Xenochristou и 1 other автор(ы). Annals of Surgery, (октября 2021)
3 лет назад , @becker
actigraphy
iti
learning
machine
medicine
ml
myown
recovery
surgery
actigraphyitilearningmachinemedicinemlmyownrecoverysurgery
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Methods for detecting and mitigating linguistic bias in text corpora
C. Hube. Leibniz Universität Hannover, Hannover, Germany, doctoralThesis, Text, publishedVersion, (2020)
3 лет назад , @jaeschke
bias
crowdsourcing
crowdworker
deeplearning
dnn
learning
machine
ml
network
neural
wikipedia
biascrowdsourcingcrowdworkerdeeplearningdnnlearningmachinemlnetworkneuralwikipedia
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

просмотр

learning как концепция всех пользователей
machine как концепция всех пользователей
ml как концепция всех пользователей
learning machine ml как концепция всех пользователей

сходные по теме тэги

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter