Публикации по теме 'deep-learning'
Максимальное повышение производительности модели за счет эффективного мониторинга модели машинного обучения
Машинное обучение произвело революцию в способах решения сложных задач, от распознавания изображений и обработки естественного языка до прогнозной аналитики. Однако построить модель машинного обучения — это только полдела. Чтобы убедиться, что ваша модель работает оптимально, важно регулярно контролировать ее производительность.
В этом сообщении блога мы рассмотрим важность мониторинга модели и обсудим некоторые эффективные стратегии для максимизации производительности модели. Здесь..
С чего мне начать? ИИ, глубокое обучение или машинное обучение
Как и у вас, у меня был тот же вопрос, я тоже был сбит с толку, AI / ML / DL почти такие же, и разница очень тонкая. Подумайте об этом как о маленьком ребенке, который не знает различий между собакой и кошкой, процесс обучения называется машинным обучением (потому что это машина), и когда ребенок знает разницу между собакой и кошкой и узнает другую породу или вид это называется ИИ, просто не так ли?
Прежде чем выбрать правильный путь, давайте посмотрим, что такое ИИ.
Джон..
8 новых вещей, которые стоит прочитать об ИИ
# medium.com
Продажи как профессия существуют уже тысячи лет, и по мере того, как новые технические достижения приносят свои плоды…
Случайные леса со смешанными эффектами в Python
# medium.com
В этом сообщении блога представлен пакет Python с открытым исходным кодом для реализации случайных лесов со смешанными эффектами (MERF…
Нужны ли нам гуманоиды, чтобы показать прогресс в ИИ?
#abishekmuthian.com https://medium.com/media/2343e9aac4...
Искусство и наука..
Что такое Амазонка Полли
Amazon Polly — это сервис AWS, который превращает текст в речь, как естественное звучание жизни, как речь.
Особенности Полли: -
Используя Amazon Polly, мы можем создавать приложения, которые могут говорить. Это простое в использовании независимое от устройства решение. Голоса высокого качества и не уступают естественной человеческой речи. Поддержка 24 языков с несколькими голосами на каждый язык. Мы также можем хранить и распространять созданные аудиофайлы. Точная обработка текста,..
Построение ИНС с помощью Tensorflow
Пошаговое руководство по созданию нейронной сети с помощью TensorFlow
Если вы новичок в искусственных нейронных сетях, вы можете проверить мой блог «Введение в ИНС» по ссылке ниже.
Введение в искусственные нейронные сети Ваш первый шаг в глубоком обучении кdatascience.com
В этом руководстве мы построим искусственную нейронную сеть на наборе данных Fashion MNIST, который состоит из 70 000 изображений, из которых 60 000 изображений..
Что такое PyTorch: краткое руководство
PyTorch — это фреймворк для глубокого обучения, созданный Facebook. Он позволяет использовать Python в качестве основного языка программирования, что обеспечивает гибкость и скорость для многих программистов, работающих с задачами машинного обучения. PyTorch также ускоряется с помощью графического процессора, что делает его предпочтительным для многих пользователей. В этом сообщении блога будет представлен обзор того, что такое PyTorch и как начать использовать этот мощный инструмент...
Глубокое обучение в реальном времени в мобильном приложении
Вступление
Возникло новое движение в области мобильных приложений и глубокого обучения.
Апрель 2017 г. : Google выпустил MobileNets - легкую нейронную сеть, предназначенную для использования в среде с ограниченными вычислительными возможностями. Июнь 2017 г. : Apple выпустила Core ML , позволяющее запускать модель машинного обучения на мобильных устройствах.
Более того, в последних мобильных устройствах высокого класса внутри находится наконечник графического процессора. На..
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..