Публикации по теме 'deep-learning'
Дорожная карта машинного обучения
Полный план решения большинства проблем с машинным обучением.
Последние обновления этой дорожной карты можно найти на моем Github . Я буду обновлять только там.
chentinghao / tinghao-deep-learning-resources tinghao-deep-learning-resources - это мои ресурсы по глубокому обучению, включая репозитории GitHub, блог… github.com
1. Исследовательский анализ данных (EDA) - ›pandas, matplotlib или seaborn
Чтобы получить представление для..
[Лекция] Как построить систему распознавания (Часть 1): лучшие практики
Привет, мир!
Системы распознавания имеют множество практических приложений. И многие компании нуждаются в создании таких систем для оптимизации своих бизнес-процессов, не только таким гигантам индустрии, как Google , Baidu , Facebook или Dropbox .
Например, в сфере здравоохранения некоторые компании разрабатывают автоматический экстрактор полей для различных форм пациента, включая страховые формы для ввода соответствующих данных в базу данных. Другие компании ориентированы на..
Использование биомаркеров в ИИ для здравоохранения, часть 5
Дизайн гибридного ансамбля для выбора биомаркеров-кандидатов из профилей транскриптома (arXiv)
Автор: Фелипе Коломбелли , Тейн Войсинк Ковальски , Мариана Рекамонде-Мендоса .
Резюме: Открытие биомаркеров заболеваний на основе данных об экспрессии генов значительно продвинулось с помощью методов отбора признаков (FS), особенно с использованием стратегий ансамблевой FS (EFS) с возмущением на уровне данных (т. е. гомогенный, Hom-EFS) или на уровне метода ( то есть гетерогенный,..
Журнал внедрения: пусть машина читает свечные диаграммы, как люди
Эта статья посвящена развитию моей магистерской диссертации «Пусть машина читает свечную диаграмму, как люди», и я вспоминаю те удивительные и сумасшедшие дни во время учебы в магистратуре.
Есть 2 разные версии моей магистерской диссертации, которые основаны на разных методах глубокого обучения и целях прогнозирования по отдельности. Тем не менее, существуют и другие неписаные методы, когда я нашел лучшее решение проблемы, независимо от меня или в процессе обсуждения с моими советниками...
Summer.ai # 1 — «Дневники ML с нидерландским смааком»
Всем привет! Я Кунинд Саху, третий специалист BTech (будущий четвертый) отдела МЭМС. Я получаю двойное образование в области компьютерных наук и искусственного интеллекта в CMInDS, IIT Bombay. Вы часто видели, как я смотрю сериалы/фильмы ужасов и триллеров, а также играю в видеоигры. Этим летом я также работаю стажером-аналитиком в Центре передового опыта по кредитному мошенничеству и рискам в American Express!
Каким был ваш первый опыт/проект в области машинного обучения?
Это..
Работа с процессом Гальтона-Ватсона, часть 1 (статистика)
Почти критические процессы Гальтона — Ватсона (arXiv)
Автор: Петер Кевей , Ката Кубатович
Аннотация: Исследуются процессы Гальтона — Ватсона в изменяющейся среде, для которых f¯n↑1 и ∑∞n=1(1−f¯n)=∞, где f¯n обозначает потомство среднее в поколении n. Поскольку процесс затухает почти наверняка, для получения нетривиального предела мы рассматриваем два сценария: условие невымирания или добавление иммиграции. В обоих случаях мы показываем, что процесс сходится по распределению..
Лучший способ обучить нейронные сети
Пять советов от экспертов в области глубокого обучения и компьютерного зрения
Я попросил дюжину легенд глубокого обучения в Deci AI поделиться своими любимыми советами по обучению нейронных сетей…
Эти 5 встречались чаще всего:
Экспоненциальная скользящая средняя Усреднение веса Пакетное накопление Точная норма партии Нулевое снижение веса в зависимости от нормы и смещения партии
Позвольте мне разбить их для вас…
1) Экспоненциальная скользящая средняя
Попасть в..
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..