Публикации по теме 'articles'
Выявление рака меланомы с помощью глубокого обучения - часть 3
В Части 1 и Части 2 мы разработали неглубокую и более глубокую CNN для обнаружения наличия рака меланомы по изображениям поражений. Мы экспериментировали с такими методами, как пакетная нормализация, прерывание, нормализация локального отклика, простое увеличение данных, стандартизация изображений и т. Д. И смогли достичь точности 93,81%. Хотя этот показатель точности не является чем-то выдающимся (из-за несбалансированности данных), но он вдохновил и побудил нас пойти немного глубже :)..
К ИИ только для избранных?
Эта статья была опубликована на Nova Connect нашим участником Пабло Висенте , специалистом по данным в Morgan Stanley.
В начале века мы стали свидетелями бурного развития ИИ в целом и машинного обучения в частности. Такой рост стал возможен благодаря трем факторам:
Наличие достаточного количества данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения. Прорывы в подполях машинного обучения, таких как компьютерное зрение или НЛП Графические вычислительные блоки (GPU) принесли..
ПРИХОДИМ, ДАВАЙТЕ ВСТУПИТЬ В НОВОЕ КРАСИВОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДРАКОНА
Почему машинное обучение?
Машинное обучение — это извлечение знаний из данных. Это область исследований на стыке статистики, искусственного интеллекта и информатики, также известная как прогностическая аналитика или статистическое обучение. Применение методов машинного обучения в последние годы стало повсеместным в повседневной жизни. От автоматических рекомендаций о том, какие фильмы посмотреть, какую еду заказать или какие продукты купить, до персонализированного онлайн-радио и..
Какой тип оборудования используется в разработке OpenAI ChatGPT.
Давайте посмотрим на детали конфигурации оборудования.
Какой тип оборудования используется в разработке OpenAI ChatGPT.
Посмотрим аппаратную конфигурацию.
#OpenAI #ChatGPT использует расширенные вычислительные спецификации при разработке моделей ChatGPT, которые варьируются в зависимости от конкретной модели и реализации.
Они использовали такой тип для оборудования, например, исходная модель #GPT, которая была обучена #OpenAI, была обучена на наборе данных из 40 ГБ текстовых..
Короткое замыкание в JavaScript:
Короткое замыкание в JavaScript:
Короткое замыкание — мощная и часто используемая концепция в JavaScript и многих других языках программирования. Он играет решающую роль в оптимизации выполнения кода и управлении условной логикой. В JavaScript сокращение происходит в основном в логических выражениях, использующих операторы `&&` (логическое И) и `||` (логическое ИЛИ). Вот краткий обзор того, как работает короткое замыкание в JavaScript:
1. Логическое И (&&):
- В логическом..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..