Публикации по теме 'data-labeling'
Относительные алгоритмы умного дома
Искусственный интеллект и умный дом — часть 2
Глубокое обучение
Глубокое обучение было впервые предложено Hinton et al. в 2006 году. Суть глубокого обучения заключается в искусственной нейронной сети, которая относится к набору алгоритмов, решающих различные задачи, такие как изображения и тексты, в многослойных нейронных сетях. Ядром глубокого обучения является изучение признаков, целью которого является получение информации о признаках через иерархическую сеть, чтобы решить важную..
Как AEDIT повысил точность модели на 6% с помощью SuperAnnotate
Обзор компании
AEDIT создает ориентированную на пользователя технологию, которая преобразует сложную медицинскую информацию в простые в использовании инструменты и привлекает ресурсы для расширения возможностей пользователей на протяжении всего их эстетического пути.
AEDIT, основанная дважды сертифицированным хирургом по пластической и реконструктивной хирургии лица, упрощает и защищает поиск эстетических решений и квалифицированных поставщиков. В качестве единого надежного..
Автоматизация: противоядие от неэффективности маркировки
Наука о данных в реальном мире
Автоматизация: противоядие от неэффективности маркировки
Инновации машинного обучения в маркировке данных; Взгляните на то, как Playment использует инструменты аннотирования с помощью машинного обучения, чтобы ускорить процесс маркировки и повысить точность маркировки.
По мере появления все большего количества технологий на базе ИИ глобальная сфера данных постоянно расширяется. Эта улучшенная доступность данных является неоспоримым преимуществом..
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..