Публикации по теме 'deep-learning'
Миграция локального конвейера данных в облако Azure: подробное описание
Оценка данных и планирование . Перед началом процесса миграции крайне важно провести всестороннюю оценку существующего локального конвейера данных. Оцените источники данных, рабочие процессы, зависимости и объемы данных. Понимание требований к приему, обработке и хранению данных. Эта оценка поможет вам определить потенциальные проблемы, риски и области, требующие особого внимания во время миграции. Имея четкое представление о текущем конвейере, создайте подробный план миграции, в..
Руководство по использованию U-сетей для сегментации изображений
Сегментация изображений - это мощный метод определения местоположения объектов или границ в изображениях на уровне пикселей. В этом блоге мы кратко рассмотрим, как работают U-Nets, и узнаем, как они строятся на стандартных CNN.
Обработка изображений на основе глубокого обучения (DL) сейчас используется во многих отраслях. В частности, такие методы, как классификация изображений (т. Е. Определение того, что представляет собой изображение) и обнаружение объекта (т. Е. Идентификация объекта..
Обучение с подкреплением: Часть 4: Поиск оптимального решения — Динамическое программирование
В предыдущем блоге мы узнали, как вычислить значение состояния и функцию значения действия. Используя эти функции, мы можем оценить, насколько хороша политика.
Мы видели в предыдущем блоге, что
· Используя уравнение Беллмана, мы можем получить N уравнений для решения переменной N, но в реальном мире N может быть огромным (например, в шахматах), и для его вычисления потребуются годы.
· Оптимальная политика не может быть рассчитана с нелинейной настройкой.
Решение — динамическое..
Миф и реальность общего искусственного интеллекта (AGI)
Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль информатики, целью которой является создание машин и систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как рассуждение, обучение, планирование, принятие решений и обработка естественного языка. В последние годы искусственный интеллект быстро развивался благодаря наличию больших объемов данных, мощных вычислительных ресурсов и прорывов в области глубокого обучения и других методов.
Однако большинство..
Обнаружение похожего вопроса при использовании One Shot Learning и Siamese Network
В этом блоге мы поговорим о похожих объектах, это могут быть Изображения, Голос, Музыка, Фразы, код языка программирования, лист ответов экзамена, поведение человека и т. д. Пусть у нас есть два похожих объекта, чтобы как человек мы могли легко сказать эти два объекта похожи, но что, если мы должны сделать это для тысяч или миллионов наборов из двух объектов, если мы делаем это вручную, мы должны заплатить стоимость, стоимость с точки зрения энергии и времени для обнаружения сходства. Но в..
Практические задачи, математика и искусственный интеллект
В конце первого поста я написал, что дальше мы будем изучать базовую нейронную сеть, но позже я понял, что должен быть другой раздел, в котором искусственный интеллект обсуждается с математической точки зрения. Это тема этого небольшого раздела, за которым последует сообщение о перцептронах .
Способность формулировать проблему в форме уравнений в голове, на листе бумаги или в компьютере позволяет нам искать решения и переводить их в действия в реальном мире. Если бросить мяч в..
TensorFlow против PyTorch
Автор: Сай Радж Редди
Корни
TensorFlow был впервые построен и разработан командой Google Brain . Истоки PyTorch восходят к октябрю 2002 года, когда он запустил научную вычислительную библиотеку под названием Torch, которая в конечном итоге превратилась в библиотеку машинного обучения.
Различия
В этом разделе мы поговорим о различиях между фреймворками на основе некоторых общих показателей.
1. Документация
Обе платформы хорошо документированы и готовы к профессиональному..
Новые материалы
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..
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..