Публикации по теме 'ai'
PCA в машинном обучении — ваш полный способ обойти ключевые компоненты, которые вам нужны.
Введение
Абстрактный анализ основных компонентов (АГК) — это мощный статистический метод для ограничения переменных, с которыми мы сталкиваемся, и мы используем его, когда переменные сильно коррелированы. Поскольку PCA становится важным инструментом для неконтролируемого многомерного анализа данных и уменьшения размерности. Следовательно, PCA был объединен с технологиями искусственного интеллекта для повышения производительности многих приложений, таких как обработка изображений,..
ИИ для выявления диабетической ретинопатии и глаукомы с помощью изображений сетчатки и ResNet34
ИИ в здравоохранении перспективен. Возможность диагностировать пациента практически с нулевыми затратами, практически в любое время и практически в любом месте не имеет себе равных, учитывая масштабы и масштабы заболеваний.
Я пробовал свои силы в проекте ИИ для здравоохранения — обнаруживал диабетическую ретинопатию и глаукому только по фотографии глаза. Я сделал это еще в 2020 году, но не успел поделиться. Это был эксперимент, который только что сработал, полное доказательство..
Почему ИИ не заменит вашу работу!!
В наши дни люди в Интернете просто без ума от ИИ — даже те, кто не знает, как работает ИИ, создают видео и статьи. Причина этого заключается в том, чтобы увеличить вовлеченность в свои посты. Это горячая тема, поэтому все этим занимаются. Ключевыми игроками являются источники новостей, потому что это то, что они делают лучше всего. Вы заметите, они всегда пишут страшные заголовки.
Реальность такова, что мы еще не создали ИИ. То, что вы видите сегодня, — это математические алгоритмы,..
Как рассчитать корреляцию между переменными в Python3
Между переменными в вашем наборе данных могут быть сложные и неизвестные отношения.
Важно обнаружить и количественно определить, в какой степени переменные в вашем наборе данных зависят друг от друга. Эти знания могут помочь вам лучше подготовить данные для соответствия ожиданиям алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, производительность которых будет снижаться при наличии этих взаимозависимостей.
вы обнаружите, что корреляция — это статистическая сводка..
Измените свою жизнь и работу с помощью этих 4 полезных нейронных сетей🦾
Вы устали создавать презентации вручную, бороться с созданием видеоконтента или хотите оптимизировать свои бизнес-операции?
Не смотрите дальше силы нейронных сетей. Эти передовые технологии способны трансформировать различные аспекты нашей жизни, от упрощения повседневных задач до революции в целых отраслях. В этой статье мы рассмотрим три полезные нейронные сети, которые каждый может извлечь из Beautiful Al, Fliki AI и JasperAI. Давайте углубимся в то, как эти инструменты могут..
Оперативная разработка для ChatGPT
Большие языковые модели (LLM) — это передовые системы искусственного интеллекта, предназначенные для понимания и создания текста, похожего на человеческий. LLM обладают впечатляющей способностью обрабатывать и понимать огромные объемы информации, что позволяет им генерировать последовательные и контекстуально соответствующие ответы. Эти модели учатся в результате обширного обучения на различных источниках данных, что позволяет им усваивать закономерности и нюансы человеческого языка. Кроме..
Основы и не только: машины опорных векторов
Демистификация машин опорных векторов
Начать работу с машинным обучением может быть сложно, особенно если у вас есть огромное количество ресурсов, но нет плана действий. Цель этой серии — от самых основ машинного обучения до его продвинутых аспектов. Машины опорных векторов являются одними из основных и важных алгоритмов машинного обучения наряду с линейной регрессией и логистической регрессией. Если у вас еще нет интуитивных представлений о линейной и логистической регрессии, я..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..