Публикации по теме 'machine-learning'
Убьет ли усталость от приложений ваши мечты об умном доме?
Убьет ли усталость от приложений ваши мечты об умном доме?
И еще 4 главных поста недели, подготовленные командой Интернета вещей для всех.
Машины, приложения, гаджеты и вещицы
Усталость от приложений убьет ваши мечты об умном доме? Простое определение усталости от приложений - это слишком много приложений в вашей жизни. Сегодня, когда так много продуктов для умного дома, люди постоянно переключаются между разными приложениями и входят в них, что отнимает довольно много..
Как обнаружить края изображения, используя метод Canny Edge Detection
Как обнаружить края изображения с помощью метода Canny Edge Detection. Я уже обнаружил края изображений, но я не уверен, правильно это или нет. Кроме того, я хочу добавить команду легенды и информацию об оси, как мне это сделать?
if true
% code
end
clc;
clear all;
close all;
img = imread('Tableqa.jpg');
image(img)
title('Original Image')
figure,
I = rgb2gray(img);
imshow(uint8(I))
image(I)
title('Grey Scaled Image')
figure,
Canny_img = edge(I,'Canny');
imshow(Canny_img)..
Классификатор заголовков новостей
Здесь нам дан набор данных, содержащий газетные заголовки и их категорию. Здесь существует 4 категории, а именно: бизнес, образование, медицина и технологии.
Здесь вы увидите, что я использовал модуль Pickle для сохранения обученной модели для последующего использования, а также векторизатор подсчета.
import pickle
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv(“uci-news-aggregator.csv”)
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer..
Понимание Трансформеров
Преобразователи — это тип архитектуры нейронной сети, который широко используется для задач обработки естественного языка, таких как языковой перевод, обобщение текста и ответы на вопросы. Они были представлены в статье Vaswani et al. «Внимание — это все, что вам нужно». в 2017 году и с тех пор получили широкое распространение в машинном обучении.
Одним из ключевых преимуществ преобразователей является их способность эффективно обрабатывать долгосрочные зависимости в последовательных..
The House AI Accelerator: на базе самых влиятельных мировых компаний в области искусственного интеллекта
The House AI Accelerator: на базе самых влиятельных мировых компаний в области искусственного интеллекта
Позиция Беркли как отраслевого глобального центра стартапов в области искусственного интеллекта растет благодаря поддержке со стороны Databricks, OpenAI, Google Gradient Ventures, Microsoft M12 и Microsoft for Startups. В каждый стартап House AI Accelerator будет инвестировать 1 миллион долларов США.
Мы рады объявить о запуске The House AI Accelerator при поддержке OpenAI и..
Понимание концепции рабочей памяти в человеческом мозге, часть 1 (нейронаука)
Рабочая память 2.0 (arXiv)
Автор: Эрл К. Миллер , Микаэль Лундквист , Андре М. Бастос
Вывод: Рабочая память — это фундаментальная функция, с помощью которой мы освобождаемся от рефлекторных реакций ввода-вывода, чтобы получить контроль над своими собственными мыслями. Он имеет два типа механизмов: онлайн-поддержание информации и ее волевой или исполнительный контроль. Классические модели предлагали постоянное всплеск для поддержания, но явно не рассматривали исполнительный..
Введение в создание синтетических данных
Введение в создание синтетических данных
Генерация синтетических данных — это процесс создания искусственных данных, которые похожи на данные реального мира, но не происходят из реального источника. Он часто используется для различных целей, таких как тестирование алгоритмов машинного обучения, оценка производительности системы или моделирование сценариев, которые трудно или невозможно воспроизвести в реальном мире. В этом блоге мы рассмотрим некоторые методы и инструменты, которые обычно..
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..