Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работает обобщенное лассо, часть 3 (машинное обучение)
Более мощный условный выборочный вывод для обобщенного лассо с помощью параметрического программирования (arXiv)
Автор: Во Нгуен Ле Дуй , Ичиро Такеучи
Аннотация: Условный выборочный вывод (SI) интенсивно изучается как новая структура статистического вывода для гипотез, основанных на данных. Основная концепция условного SI заключается в том, чтобы сделать вывод обусловленным событием выбора, что позволяет сделать точный и достоверный статистический вывод, даже если гипотеза..
Как считать объекты на изображении?
Привет,
Я хочу подсчитать количество цветов на изображении, классифицированных по цвету и форме, цветы иногда перекрываются, и их всего 3 (или 4 типа, но цвет будет указан): 1- Жасмин: белый 2- Роза: красная 3- Тюльпан: Фиолетовый Мне нужна помощь, чтобы закодировать это в Matlab, пожалуйста
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю справку по домашним заданиям MatLab, справку по назначению MatLab, помощь по финансам для студентов, инженеров и исследователей в..
Интуиция линейной регрессии, самое простое объяснение
· Концепция алгоритма линейной регрессии заключается в создании линии наилучшего соответствия, которая выглядит как на изображении ниже.
· Красная линия – это линия, созданная моделью. Он идет линейно с точками данных таким образом, который лучше всего подходит к точкам данных или близок к ним.
Здесь важно создать линию регрессии. точки на линии регрессии будут нашими предсказанными точками.
Формула для линии регрессии
Y= mx+c
Где Y — прогнозируемые точки, m — наклон линии...
Улучшение обнаружения рака молочной железы с помощью методов машинного обучения
Введение:
Рак молочной железы является глобальной проблемой здравоохранения, ежегодно затрагивающей миллионы женщин. Раннее выявление играет решающую роль в улучшении результатов лечения и выживаемости пациентов. Традиционные методы скрининга рака молочной железы, такие как маммография, доказали свою эффективность, но иногда могут приводить к ложноположительным или ложноотрицательным результатам. Чтобы решить эти проблемы, исследователи и медицинские работники обращаются к методам..
Будущее кибербезопасности — это постоянно меняющийся ландшафт, и его может быть сложно предсказать…
Будущее кибербезопасности : тенденции и прогнозы
Будущее кибербезопасности — это постоянно меняющийся ландшафт, и может быть сложно точно предсказать, что произойдет в этой области в ближайшие годы. Однако существуют определенные тенденции и разработки, которые, по мнению экспертов, определят будущее кибербезопасности.
Одной из тенденций, которая уже начинает проявляться, является растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в..
Объяснение трех разных типов искусственного интеллекта
Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашего современного мира, влияя на различные сектора и изменяя то, как мы живем и работаем. Поскольку термин «ИИ» приобретает все большее значение, важно понимать, что он охватывает ряд технологий и концепций, каждая из которых имеет свои характеристики и возможности. В этой статье мы рассмотрим три основных типа ИИ: искусственный узкий интеллект (ANI), искусственный общий интеллект (AGI) и искусственный сверхинтеллектуальность..
Работа с ориентированными графами, часть 5 (машинное обучение)
Оптимальное разделение между двумя моделями проверки свойств для ориентированных графов с ограниченной степенью (arXiv)
Автор : : Пан Пэн , Юян Ван
Аннотация: Мы пересматриваем связь между двумя моделями проверки фундаментальных свойств ориентированных графов с ограниченной степенью: двунаправленной моделью, в которой алгоритмы могут запрашивать как исходящие, так и входящие ребра вершины, и однонаправленной моделью, в которой запрашиваются только исходящие ребра разрешены. Czumaj,..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..