Публикации по теме 'artificial-intelligence'
«Повышение четкости в незнакомых сценах: адаптивный подход к выравниванию гистограммы»
TL;DR:
TL; DR Adaptive Histogram Equalization — широко используемая технология улучшения изображения для улучшения внешнего вида и усиления мелких деталей. Он отображает пиксели в новый набор, самые темные — в черные, а самые светлые — в белые. Обычное цветное изображение состоит из 3 цветовых каналов. Создается гистограмма каждого, затем создаются кумулятивные распределения, нормализуются до [0,1] и преобразуются в [0,255]. Блоки можно использовать для улучшения небольших областей,..
Понимание и реализация Dropout в TensorFlow и Keras
Технический
Понимание и реализация Dropout в TensorFlow и Keras
Отсев - это распространенный метод регуляризации, который используется в современных решениях задач компьютерного зрения, таких как оценка позы, обнаружение объектов или семантическая сегментация.
Вступление
В этой статье рассматривается концепция метода отсева, метода, который используется в глубоких нейронных сетях, таких как рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети.
Техника выпадения предполагает..
Приложения мультимодального обучения, часть 1 (машинное обучение)
OneCAD: один классификатор для всех наборов данных изображений с использованием мультимодального обучения (arXiv)
Автор: Шакти Н. Вадекар , Эудженио Кулурселло .
Аннотация: Vision-Transformers (ViTs) и сверточные нейронные сети (CNN) широко используются в Deep Neural Networks (DNN) для задачи классификации. Архитектуры этих моделей зависят от количества классов в наборе данных, на котором они обучались. Любое изменение количества классов приводит к изменению (частичному или..
MindTitan разрабатывает модель искусственного интеллекта для Налогово-таможенного департамента Эстонии, чтобы…
Проект направлен на поиск модели искусственного интеллекта, которая упростит выявление потенциальных налоговых мошенничеств с зарплатой. Чтобы сделать это возможным, MindTitan работает над созданием модели, которая может анализировать и распознавать закономерности - в основном с помощью информации из налоговых деклараций - и, как следствие, указывать, какие компании следует более тщательно изучить.
Согласно расчетам Эстонского налогово-таможенного департамента (ETCB), в 2019 году..
Почему инновации важны в FMCG-индустрии?
Изобретение продукта ставит вас выше конкурентов, что является одним из наиболее важных аспектов, которые вы должны расшифровать.
Преимущества инноваций в сфере товаров повседневного спроса?
Бизнесу нужно преимущество, чтобы выжить и выделиться. К счастью, изобретение может использовать это преимущество, которое может повысить вашу прибыльность, производительность и рост.
Давайте узнаем, как изобретения могут помочь развитию вашего бизнеса?
Улучшение сделок и связей с..
Потрясающий ресурс набора данных, который должен знать каждый специалист по данным и стремящийся к 2022 году
1)kaggle-https://www.kaggle.com/datasets , 𝚙𝚒𝚙 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚊𝚕𝚕 𝚔𝚊𝚐𝚐𝚕𝚎𝚍𝚊𝚝𝚊𝚜𝚎𝚝𝚜
Downloading Kaggle datasets directly into Google Colab -https://towardsdatascience.com/downloading-kaggle-datasets-directly-into-google-colab-c8f0f407d73a
How to Download Kaggle Datasets using Jupyter Notebook https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/how-to-download-kaggle-datasets-using-jupyter-notebook/
2)https://sebastianraschka.com/blog/2021/ml-dl-datasets.html..
Анжелика Перес
Автор Анжелика Перес
Системы машинного обучения можно научить распознавать эмоциональные выражения на изображениях человеческих лиц, во многих случаях с высокой степенью точности.
Однако реализация может оказаться сложной и трудной задачей. Технология находится на относительно ранней стадии. Наборы данных высокого качества может быть трудно найти. И есть различные ловушки, которых следует избегать при разработке новых систем.
В этой статье представлено введение в область,..
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..