Публикации по теме 'deep-learning'
Предсказание структуры белка с помощью AlphaFold2
Всем привет! Меня зовут Дима и здесь я хочу поделиться своим небольшим проектом. Речь идет о внедрении инструмента глубокого обучения в предсказание структуры белка. Наслаждаться!
Эта небольшая научно-техническая статья должна начинаться с краткого рассказа о моей первой стажировке
В конце декабря 2021 года мне посчастливилось найти онлайн-стажировку в области биоинформатики. Это была стажировка NyBerMan Merit Internship от LLBio-IT School, и основное внимание было уделено,..
ЛУЧШИЕ ОНЛАЙН-КУРСЫ ДЛЯ ВАШИХ ОНЛАЙН/АВТОНОМНЫХ МАСТЕРОВ НАУКИ О ДАННЫХ ИЛИ ПОСЛЕДИПЛОМНЫХ ПРОГРАММ…
Я упомянул здесь некоторые из лучших онлайн-курсов, которые дополнят ваши онлайн-или офлайн-программы. Большинство из них сразу выбрали бы лучшую программу, думая, что им не понадобятся никакие другие курсы. Это самое опасное мышление, когда речь идет о любом виде обучения. «Нет единого источника со всей информацией, необходимой для получения абсолютных знаний о науке о данных». Вы можете просмотреть бесчисленное множество программ, и всем им чего-то не хватает. Я провел достаточно..
ИИ для рисования: распутывание переноса нейронного стиля
Фон
В мире, где NFT продаются за миллионы, следующим прибыльным бизнесом может стать создание уникальных виртуальных сущностей и тех, кто лучше подходит для этой работы, чем искусственный интеллект. На самом деле, задолго до шумихи вокруг NFT, в октябре 2018 года, первый портрет, созданный ИИ, был продан за 432 500 долларов. С тех пор люди использовали свои глубокие познания в области передовых алгоритмов для создания поразительных произведений искусства. Например, Рефик Анадол —..
10 инструментов искусственного интеллекта, которые вы можете использовать для создания и обучения моделей глубокого обучения
В 2023 году вы не можете игнорировать рост инструментов искусственного интеллекта как инженер-программист. Очень важно, чтобы вы использовали их в своих интересах, поскольку они оказывают большое влияние на поле. Вот десять ресурсов, которые вы можете использовать, чтобы принять этот сдвиг и вырасти как инженер-программист.
1. Тензорный поток
TensorFlow — это инструмент разработки и развертывания модели машинного обучения с открытым исходным кодом. Это отличный ресурс для..
Концепция машинного обучения 52: Повышение ансамбля.
Усиление ансамбля:
Ensemble Boosting — это метод машинного обучения, который объединяет несколько слабых учеников (моделей, которые работают немного лучше, чем случайное угадывание), чтобы создать сильного ученика, который может делать точные прогнозы. Цель бустинга — последовательно обучить набор слабых моделей и объединить их в сильную модель, которая сможет точно классифицировать или прогнозировать новые данные.
Общая интуиция бустинга:
Общая идея бустинга состоит в итеративной..
Прогресс в обнаружении объектов с открытым словарем, часть 2 (машинное обучение)
Трансформаторы с подсказками для сквозного обнаружения объектов с открытым словарем (arXiv)
Автор: Hwanjun Song , Jihwan Bang .
Аннотация: Prompt-OVD — это эффективная и действенная структура для обнаружения объектов с открытым словарем, которая использует вложения классов из CLIP в качестве подсказок, направляя декодер Transformer для обнаружения объектов как в базовых, так и в новых классах. Кроме того, наши новые методы маскированного внимания на основе области интереса и..
Как развивается технология Knowledge Graph, часть 3 (искусственный интеллект)
Масштабирование графов знаний для автоматизации ИИ цифровых двойников ( arXiv)
Автор: Йорн Пленнигс , Константинос Семерцидис , Фабио Лоренци , Нандана Михиндукуласурия
Аннотация . Цифровые двойники — это цифровые представления систем Интернета вещей (IoT), которые часто основаны на моделях ИИ, обученных на данных из этих систем. Семантические модели все чаще используются для связывания этих наборов данных с разных этапов жизненного цикла систем IoT и для автоматической..
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..