Публикации по теме 'deep-learning'
Модели рекомендаций отраслевых представителей
Модели и системы рекомендаций все чаще используются для улучшения взаимодействия с пользователем практически во всех веб-сервисах и мобильных сервисах. Например, поисковые системы используют его для улучшения результатов поиска, веб-сайты электронной коммерции используют его, чтобы рекомендовать пользователям более качественные продукты, платформы потокового видео используйте его, чтобы рекомендовать лучшие фильмы / видео. Мы видели, как рекомендательные системы эволюционировали от..
Изучите PyTorch за день. Буквально.
От новичка до практика PyTorch в одном видео.
Мое последнее видео на YouTube длится 25 часов 36 минут и 57 секунд (на самом деле чуть больше суток).
И его единственная цель — создать импульс, чтобы помочь вам изучить PyTorch для глубокого обучения.
Видео
Видео Изучай PyTorch за день состоит из 162 небольших видеороликов или первых пяти глав курса От нуля до мастерства PyTorch для глубокого обучения :
00 — PyTorch и основы глубокого обучения 01 — Рабочий процесс..
Демистификация модных словечек: взаимосвязь между «наукой о данных», «искусственным интеллектом», «машиной…
Скорее всего, большинству из нас приходилось сталкиваться с такими терминами, модными словечками, которые часто ассоциируются со всем технологическим. Независимо от того, решаете ли вы купить новый телефон, водить новую машину или пользоваться бытовым изделием, корпорации часто используют такие термины, как «ИИ» и «работает на основе машинного обучения», в надежде поднять статус своих продуктов и оправдать их высокие цены. Тем не менее, оценка таких «умных» продуктов часто связана с..
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
Технологии обновляются в невероятных масштабах. Каждый день, каждый час, каждую минуту у нас появляется что-то новое. Наука о данных - одно из немногих модных словечек этой технологической фазы. Исследования показывают, что после 2008 года наблюдался огромный приток данных. Каждую секунду многочисленные системы по всему миру обрабатывают терабайты данных. Это привело к развитию области науки о данных.
Искусственный интеллект в представлении не нуждается. Все, что нас окружает, прямо..
Является ли машинное обучение действительно ИИ?
О машинном обучении (ML) говорят так много, но, возможно, поезд уже отошел от станции, чтобы узнать, действительно ли многие проекты ML являются ИИ:
Одним из недостатков недавнего возрождения и популярности искусственного интеллекта (ИИ) является то, что мы видим, как многие поставщики, фирмы, предоставляющие профессиональные услуги, и конечные пользователи прыгают на подножку ИИ, называя свои технологии, продукты, предложения услуг и проекты как ИИ. продукты, проекты или предложения,..
Разговорный чат-бот AI с предварительно обученными трансформаторами с использованием Pytorch
Узнайте, как создать функционального диалогового чат-бота с DialoGPT, используя Huggingface Transformers
вступление
Разговорные системы или диалоговые системы вызвали огромный интерес в современном сообществе Обработка естественного языка (НЛП) . Просто интересно наблюдать, насколько точно боты могут имитировать наши мысли, логику и эмоции, как показано на их языке. Сегодня мы знаем, что в наших смартфонах прямо у нас на ладони есть цифровые помощники, такие как Apple Siri ,..
Как приготовить пиццу с помощью глубокого обучения
Может ли глубокая нейронная сеть научиться готовить, имея только изображение вкусной еды? Новое исследование Deep Learning, проведенное Массачусетским технологическим институтом, предполагает это!
В их недавно опубликованном исследовании под названием Как приготовить пиццу: Изучение модели GAN на основе композиционных слоев исследуется, как можно обучить модель GAN распознавать этапы приготовления пиццы. Их PizzaGAN состоит из 2 частей:
(1) Учитывая входное изображение пиццы,..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..