Контакты и поддержка

 

По всем вопросам и предложениям вы можете связаться с нами через Форму обратной связи:













По всем вопросам пишите в службу технической поддержки, помощь предоставляется с 11 до 19 часов по московскому времени (за исключением праздничных и выходных дней).

Популярные сообщения из этого блога

Опробование GPT4All в Arch Linux

Изображение
Итак, вы хотите запустить свой собственный GPT на своем компьютере? Да и я тоже. Таким образом, доступны некоторые модели LLaMA (если у вас видеокарта 24G) и другие способы сделать это, но GPT4All обещает быть другим решением. Я увидел этот твит и должен был его проверить. Так кто же запускает двоичный файл на своей машине из какого-то рандо в Интернете? Обычно не я. Тем не менее, Брайан Реммеле кажется законным парнем, и многие люди, которых я уважаю, следуют за ним. Поэтому я решил довериться ему и запустить это на своем ноутбуке. Возможно, нет. Если это так, запустите это на виртуальной машине или на Tails или что-то в этом роде. Вот еще немного информации о GPT4All . С их сайта: GPT4All Chat — это локально работающее приложение для чата с искусственным интеллектом, работающее на основе чат-бота GPT4All-J Apache 2 License. Модель работает на процессоре вашего компьютера, работает без подключения к Интернету и не отправляет данные чата на внешние серверы (если вы не согласитесь на...
Далее...

Расчет вероятности покрытия интервала прогнозирования (PICP)

  В цифровом картографировании почв (DSM) мы делаем прогнозы пространственного распределения свойств почвы, которое сопряжено с неопределенностями / ошибками. Для количественной оценки точности мы разбиваем данные на обучающий и тестовый наборы, где мы обучаем модель машинного обучения (например, случайный лес, аддитивные модели, сплайны и т. д.) на обучающем наборе и оцениваем модель на тестовом наборе. Затем мы предсказываем ковариаты, чтобы составить непрерывную карту, а также предсказываем неопределенности (например, стандартное отклонение, стандартная ошибка, предельный диапазон предсказания и т. д.). Но как мы оцениваем оценки неопределенности, которые мы только что предсказали? Одним из вариантов является расчет вероятности покрытия интервала прогнозирования (PICP), который измеряет, насколько хорошо прогнозы попадают в сформулированный интервал прогнозирования (PI). PI похожи на доверительные интервалы, но используют прогнозируемые данные для определения интервалов. Эта фун...
Далее...

Освоение преобразования данных с помощью функции scale() в R

Анализ данных часто требует предварительной обработки и преобразования данных, чтобы сделать их более подходящими для анализа. В R эта функция является мощным инструментом, который позволяет стандартизировать или нормализовать данные, помогая вам получить более глубокое понимание. В этом сообщении блога мы углубимся в синтаксис функции, предоставим реальные примеры и предложим вам изучить эту функцию самостоятельно. Функцию можно использовать для центрирования и масштабирования столбцов числовой матрицы или для масштабирования вектора. Это может быть полезно для различных задач, таких как: scale () scale () scale () Сравнение данных, измеренных в разных единицах Повышение производительности алгоритмов машинного обучения Повышение интерпретируемости данных Общие сведения о синтаксисе: Синтаксис функции довольно прост: scale () scaled_data < - scale ( data, center = TRUE , scale = TRUE ) data :  этот аргумент представляет набор данных, который требуется масштабировать. center :...
Далее...

Yandex.Metrika counter