Публикации по теме 'deep-learning'
Распознавание символов хинди с помощью машинного обучения и глубокого обучения
Широкое применение успешных методов глубокого обучения помогло решить большое количество проблем распознавания образов. В области искусственного интеллекта и машинного обучения в последнее время наблюдается резкий всплеск технологических инноваций. Самообучение с помощью свернутых фильтров лежит в основе глубокого обучения, которое делает акцент на автономном извлечении признаков. Это самообучение требует значительного количества обучающих данных, чтобы учиться на множестве образцов,..
Боты с Уолл-стрит: создание платформы для автоматической торговли акциями на основе искусственного интеллекта…
Проект UTMIST Джека Кая, Лизы Ю, Юнву (Итана) Чоя, Дунфан Цуя, Алаапа Гранди, Деметра Жураса, Кевина Ми, Ян Цюя, Чжэньхай (Джоэл) Цюань, Томаса Верта.
Проект Wall Street Bots — это шестимесячная задача по созданию платформы для торговли акциями с использованием методов анализа данных и машинного обучения. Конечный продукт предназначен для обеспечения аутентификации пользователей, осуществления торговли, создания портфелей и использования автоматической балансировки портфеля с помощью..
Как работает множественное обучение, часть 1 (искусственный интеллект)
Наблюдение за Землей от сцены к участку: обучение множеству экземпляров для классификации земного покрова (arXiv)
Автор: Джозеф Ранний , Йинг-Юнг Дьюис , Кристин Эверс , Сарвапали Рамчурн .
Аннотация: Классификация земного покрова (LCC) и мониторинг изменений землепользования с течением времени — важный процесс смягчения последствий изменения климата и адаптации к нему. Существующие подходы, которые используют машинное обучение с данными наблюдения Земли для LCC, полагаются..
Пошаговая дистилляция : обзор статьи
Дистилляция шаг за шагом: обзор статьи
Изучение одного из самых последних и инновационных методов сжатия LLM
Авторы
Этот пост в блоге был написан Marcello Politi и Vijayasri Iyer .
Введение
В настоящее время широко распространены большие языковые модели. Недавние тенденции в области исследований ИИ показали, что более крупные LM обладают нулевыми возможностями обобщения и способностями к эмерджентному/здравому смыслу . В настоящее время одной из крупнейших языковых моделей..
Алгоритм иерархической кластеризации для машинного обучения
Краткое руководство по машинному обучению
Алгоритмы иерархической кластеризации стремятся построить иерархию кластеров. Он хорошо работает для набора данных с вложенными кластерами, например. геометрические данные.
Он начинается с некоторых начальных кластеров и постепенно сходится к решению. Иерархическая кластеризация подразделяется на две категории: агломеративные и вызывающие разногласия.
Агломеративный подход изначально принимает каждую точку данных как отдельный кластер и..
Как работает обнаружение объектов, часть 2
Преподаватель с двумя учебными планами по обнаружению несовместимых с предметной областью объектов в автономном вождении ( arXiv )
Автор: Лунхуэй Юй , Ифань Чжан , Ланьцин Хун , Фей Чен , Чжэнго Ли
Аннотация . Обнаружение объектов для автономных транспортных средств в последние годы привлекает все большее внимание, когда размеченные данные часто обходятся дорого, а неразмеченные данные могут быть легко собраны, что требует исследований в области полуконтролируемого..
Топ 5 революционных книг по глубокому обучению!
Расширение возможностей разума с помощью лучших ресурсов глубокого обучения.
«Глубокое обучение — это технология, которая одновременно является и настоящим, и будущим. Это уже меняет мир, и мы только начинаем». — Эндрю Нг
Глубокое обучение — это преобразующая технология, которая за последние несколько лет получила значительное распространение. Как энтузиаст глубокого обучения, я был свидетелем его влияния на различные отрасли, от здравоохранения до автономных транспортных..
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..