De MOCO v1 a v3: hacia la construcción de un diccionario dinámico para el aprendizaje autosupervisado - Parte 1 |  de Mengliu Zhao |  julio de 2024

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Un breve resumen del marco de aprendizaje de contraste dinámico ¿Hemos llegado a la era del aprendizaje autosupervisado? Los datos fluyen todos los días. La gente trabaja las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los trabajos están repartidos por todo el mundo. Sin embargo, muchos datos permanecen sin anotar, a la…

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Marco de preguntas del indicador de éxito |  Métricas de éxito del grupo de Facebook |  de Magda Ntetsika |  julio de 2024

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El marco que le ayudará a resolver las preguntas sobre indicadores de éxito y a destacarse Foto por Dima Solomina seguro desempaquetar Mientras me preparaba para mis entrevistas como científico de datos de productos, busqué en la web consejos y marcos para manejar la pregunta de la entrevista «Métricas de éxito». A pesar de los…

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Uso de un agente JSON con LangChain, LangSmith y GPT-4o de OpenAI |  de Ben Olney |  julio 2024

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Desarrollar un chatbot para responder preguntas sobre un conjunto de datos JSON Imagen vía OpenAI y editada por el autor. Recientemente me plantearon un desafío: desarrollar un chatbot capaz de responder preguntas en un conjunto de datos JSON utilizando un LLM y datos de estudiantes predefinidos en formato JSON. Deliberadamente, el JSON está mal estructurado…

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La historia de las redes neuronales convolucionales para la clasificación de imágenes (1989-presente) |  de Avishek Biswas |  junio, 2024

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Un recorrido visual por las mayores innovaciones en Deep Learning y Computer Vision. Antes de las CNN, la forma estándar de entrenar una red neuronal para clasificar imágenes era aplanarla en una lista de píxeles y alimentarla a una red neuronal de retroalimentación para generar la clase de la imagen. El problema del aplanamiento de…

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