Публикации по теме 'machine-learning-tools'
Машинное обучение Python — захват и обработка видео с веб-камеры
Мы будем использовать веб-камеру для захвата видеоданных. Давайте посмотрим, как захватить видео
с веб-камеры с помощью OpenCV-Python.
Как это сделать…
1. Создайте новый файл Python и импортируйте следующие пакеты:
импорт cv2
2. OpenCV предоставляет объект захвата видео, который мы можем использовать для захвата изображений с веб-камеры. Входной аргумент 0 указывает идентификатор веб-камеры. Если вы подключаете USB
камеры, то у нее будет другой ID:
# Инициализировать объект..
Системы машинного обучения Pt. 1: Обзор и проблемы
В 2015 году исследовательская работа по машинному обучению наделала много шума, обсуждая скрытый технический долг в системах машинного обучения . В этой статье Скалли и др. др. подчеркнул, что код для построения модели машинного обучения — это очень маленькая часть всего проекта. С тех пор это понятие было подтверждено во всей отрасли, поскольку специалисты по данным и инженеры по машинному обучению пытались производить модели в ноутбуках Jupyter с небольшим успехом .
Рис. 1...
СВЯЗЬ МЕЖДУ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ
СВЯЗЬ МЕЖДУ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — тесно связанные понятия, которые часто используются взаимозаменяемо, но это не одно и то же. Понимание взаимосвязи между этими двумя технологиями важно для всех, кто работает в области ИИ или интересуется потенциальными применениями этих технологий.
По своей сути ИИ — это способность машины выполнять задачи, которые обычно требуют интеллекта человеческого уровня. Это может..
Машинное обучение в производстве
Машинное обучение (МО) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая изучает и понимает закономерности, отношения и темы в данных для поддержки обучения, обработки и принятия решений без участия человека. Проще говоря, машинное обучение — это процесс превращения компьютеров и машин в достаточно «интеллектуальные», чтобы развивать их понимание и позволять им принимать решения и прогнозировать, как это сделал бы любой человек.
Этот процесс создания машины, способной к..
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..