Публикации по теме 'deep-learning'
Как развернуть приложение на инстансе EC2 Amazon Web Service (AWS) (часть 2)
В прошлом, когда наука о данных развивалась, ребята из Devops отвечали за внедрение моделей машинного обучения (ML) или Deep Learning (DL). Специалисты по анализу данных ограничивались исследованиями и созданием модели в блокноте Jupyter, однако сейчас тенденция меняется. В настоящее время компании ищут специалиста по машинному обучению или специалистов по анализу данных. Таким образом, вам понадобится час, чтобы научиться развертывать модели в производственной среде как услугу или в..
Навигация в мире ИИ: руководство по машинному обучению и глубокому обучению
Навигация по миру ИИ может быть сложной задачей для новичков, особенно когда речь идет о машинном обучении и глубоком обучении. В этом руководстве мы познакомим вас с этими понятиями и проведем вас через основные шаги для начала работы.
Но сначала давайте поговорим о глубоком обучении и машинном обучении:
Хотя глубокое обучение является частью машинного обучения, между ними есть некоторые важные различия.
Машинное обучение обычно включает в себя обучение моделей на размеченных..
Как работает междоменная рекомендация, часть 3 (машинное обучение)
Обучение тройной последовательности для междоменных рекомендаций (arXiv)
Автор: Хаокай Ма , Руобин Се , Лэй Мэн , Синь Чен , Сюй Чжан , Лейу Линь , Цзе Чжоу .
Аннотация: междоменная рекомендация (CDR) направлена на использование корреляции поведения пользователей как в исходном, так и в целевом доменах для улучшения моделирования предпочтений пользователей в целевом домене. Обычные методы CDR обычно исследуют двойственные отношения между поведением исходного и целевого..
Создание конвейера для удаления фонового видео с ускорением более 500 кадров в секунду с помощью Savant и OpenCV CUDA MOG2
Удаление фона — это частая операция в компьютерном зрении и видеоаналитике, которую можно использовать в различных случаях использования, например, в качестве решения для отключения для оптимизации производительности логического вывода. Так что, будучи вспомогательной функцией, она должна быть дешевой и очень быстрой.
В этой статье мы рассмотрим демонстрацию удаления фона с помощью алгоритма сегментации фона MOG2 с ускорением CUDA и Savant Video Analytics Framework. Демонстрация..
Демистификация обработки естественного языка: приложения и идеи
Определение:
Обработка естественного языка (НЛП) — это область лингвистики, информатики и искусственного интеллекта, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком, в частности тем, как программировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.
Необходимость НЛП:
Но сначала что такое естественный язык? В нейропсихологии, лингвистике и философии языка естественный язык или обычный язык — это любой язык, который..
Генеративные состязательные сети - Дорожная карта чтения бумаги
Этот пост изначально был размещен на https://www.codingwoman.com/generative-adversarial-networks-paper-reading-road-map/
Этим летом я работал над генеративными состязательными сетями (GAN) в рамках исследовательской стажировки. Сначала я мало что знал об этой модели, поэтому в первые недели стажировки я много читал бумаги. Чтобы помочь другим, кто хочет узнать больше о технических сторонах GAN, я хотел поделиться некоторыми статьями, которые я прочитал, в том порядке, в котором я..
Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL)
Машинное обучение
Машинное обучение — это способ достижения искусственного интеллекта. Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Машинное обучение — это метод, который использует различные другие данные для решения проблемы с помощью статического метода и квалифицированной версии алгоритма. Он учится сразу и будет совершенствоваться с опытом. Он обучает формулы на основе входных идентифицированных или неразмеченных данных, а также автоматически делает прогноз на..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..