Search Results OPT

Optimización del tamaño del archivo de salida en Apache Spark

Desbloquea el rendimiento óptimo de E/S en Apache Spark. Sumérgete en la gestión de particiones, las operaciones de repartición, coalescencia y optimiza tus procesos…

RBI adopta la IA conversacional y los pagos sin conexión utilizando UPI

Abriendo nuevos caminos en los pagos digitales, el Banco de la Reserva de India (RBI, por sus siglas en inglés) ha presentado planes para…

Optical Vectors Beam Multi-Bits’ ‘Optical Vectors Beam Multi-Bits’ (Rayos Ópticos Multibits)

La técnica funciona modulando el factor de calidad de vector, en lugar de la amplitud de un láser.

Optimizar la preparación de datos con nuevas funciones en AWS SageMaker Data Wrangler

La preparación de datos es un paso crítico en cualquier proyecto impulsado por datos, y contar con las herramientas adecuadas puede mejorar enormemente la…

Gigantesco Telescopio Adopta Robots de Mantenimiento Inteligentes

Cinco sistemas y plataformas de robots inteligentes han sido autorizados por las autoridades para mantener el Telescopio Esférico de Radio de Apertura de Quinientos…

Optimización del controlador PID Un enfoque de descenso de gradiente

Aprendizaje automático. Aprendizaje profundo. IA. Cada vez más personas utilizan estas tecnologías todos los días. Esto ha sido impulsado en gran medida por el…

Optimizando Conexiones Optimización Matemática dentro de Grafos

En esta publicación, nos adentramos en el mundo de la optimización matemática dentro de los grafos, explorando conceptos clave, algoritmos y aplicaciones prácticas. Los…

Dra. Eva-Marie Muller-Stuler sobre la importancia de adoptar prácticas éticas en IA y Ciencia de Datos

Agradecemos a la Dra. Eva-Marie Muller-Stuler de EY MENA por compartir su notable trayectoria como pionera en datos e IA, varios conocimientos sobre prácticas…

news

Spotify adopta la IA desde listas de reproducción personalizadas hasta anuncios de audio

La popular plataforma de música en streaming, Spotify, ha estado a la vanguardia de la tecnología, explorando continuamente formas de mejorar la experiencia del…

Optimización de la programación de programas de televisión utilizando algoritmos genéticos en Python

Hace mucho tiempo que no escribo una nueva publicación en VoAGI. Durante dos años, he estado investigando qué mejoras se pueden hacer en el…

Cómo resolver problemas de optimización utilizando programación lineal

La programación lineal (LP) es una técnica de optimización que se utiliza para encontrar la mejor solución, a partir de una función objetivo específica,…

Optimizando tus estrategias con enfoques más allá de las pruebas A/B

En el mundo del marketing digital, la competencia es feroz. Cada empresa quiere crear una estrategia de marketing con el mayor valor, aumentando la…

¿Realmente necesitas Aprendizaje por Reforzamiento (RL) en RLHF? Una nueva investigación de Stanford propone DPO (Optimización de Preferencias Directas) Un paradigma de entrenamiento simple para entrenar modelos de lenguaje a partir de preferencias sin RL.

Cuando se entrena con conjuntos de datos masivos, los grandes LMs no supervisados adquieren poderes que sorprenden incluso a sus creadores. Sin embargo, estos…

Usando un Keras Tuner para la optimización de hiperparámetros de un modelo TensorFlow

TensorFlow puede ser altamente eficiente, pero el proceso de encontrar los parámetros correctos puede ser muy agotador y tedioso. Por otro lado, no será…

Democratización de los datos 5 estrategias de Datos para todos adoptadas por las grandes empresas

Aprovechar las ideas impulsadas por los datos a gran escala e integrarlas en la toma de decisiones diarias requiere un alto nivel de madurez…

Herramientas/Plataformas principales para la Optimización de Hiperparámetros 2023

Los hiperparámetros son parámetros utilizados para regular el comportamiento del algoritmo mientras crea el modelo. Estos factores no pueden ser descubiertos mediante entrenamiento rutinario.…

Optimiza eficazmente tu modelo de regresión con ajuste de hiperparámetros bayesianos

Las técnicas de aumento de gradiente como XGBoost, CatBoost y LightBoost han ganado mucha popularidad en los últimos años tanto para tareas de clasificación…

Automatización de tareas de aprendizaje automático Cómo MLCopilot utiliza LLM para ayudar a los desarrolladores a optimizar los procesos de ML

Los modelos de aprendizaje automático se han demostrado como una herramienta poderosa para resolver tareas complejas, pero el entrenamiento de estos modelos a menudo…

Reduciendo la huella de carbono en el entrenamiento de IA mediante la optimización

Investigadores de la Universidad de Michigan han creado un marco de optimización de código abierto llamado Zeus que aborda el problema del consumo de…

Optimizando el rendimiento de las máquinas virtuales de Azure mientras se reducen los costos Estrategias probadas para una eficiencia óptima

Al configurar una máquina virtual de Azure, es importante comprender el modelo de precios y las ofertas de servicios con anticipación antes de configurar…

Uplift Modeling – Una guía para científicos de datos sobre cómo optimizar una campaña de renovación de tarjetas de crédito

Como un Data Scientist en ciernes, mi formación académica me enseñó a valorar la exactitud como un indicador de un proyecto exitoso. La industria,…

Learn more about Search Results OPT - Page 3