Публикации по теме 'machine-learning'
Сила искусственных нейронных сетей: введение
Введение в ИНС
Искусственные нейронные сети (ИНС) – это подмножество машинного обучения, области искусственного интеллекта, которая в последние годы быстро набирает популярность. ИНС предназначены для имитации структуры и функций человеческого мозга. используется для широкого круга задач, таких как классификация изображений, распознавание речи, обработка естественного языка и многие другие.
История ИНС восходит к 1940-м и 1950-м годам, когда исследователи впервые начали изучать..
Может ли искусственный интеллект создавать искусство?
Может ли искусственный интеллект создавать искусство?
Искусство — это человеческая деятельность: давайте поддержим машины в их работе, выполняющей машинную деятельность.
Я никогда не называю себя художником; Имею диплом Studio Art. Моя мама была очень талантливой художницей, и делала вот такие вещи:
Применение одноиндексных моделей, часть 1 (искусственный интеллект)
Изучение одноиндексных моделей с помощью неглубоких нейронных сетей ( arXiv)
Автор: Альберто Биетти , Джоан Бруна , Клейтон Сэнфорд , Мин Джэ Сон .
Аннотация: одноиндексные модели — это класс функций, задаваемых неизвестной одномерной функцией «связи», применяемой к неизвестной одномерной проекции входных данных. Эти модели особенно актуальны в больших размерностях, когда данные могут иметь низкоразмерную структуру, к которой должны адаптироваться алгоритмы обучения. Хотя..
Обучение с подкреплением: CPU или GPU?
Когда следует использовать процессор, а когда — графический процессор для подкрепления и других алгоритмов обучения? В следующем посте будут обсуждаться преимущества и недостатки различных подходов. Во-первых, дается общий обзор CPU GPU и TPU. . Во-вторых, будут обсуждаться архитектуры и реализации Q-Learning и DQN с OpenAI Taxi Environment. Наконец, можно найти сравнение и заключение.
Будут обсуждаться следующие моменты:
Различия между GPU и CPU. Когда и как его использовать?..
Создание поиска изображений с помощью OpenAI Clip
OpenAI’s Clip — это нейронная сеть, которая была обучена на огромном количестве пар изображений и текста и поэтому научилась связи между ними. Это означает, что он может встраивать текст и изображения в единое семантическое пространство, что позволяет нам использовать его для наиболее похожего изображения для данного текста или изображения.
Давайте попробуем создать собственный (небольшой) поиск картинок Google! Для этого нам необходимо:
Преобразуйте изображения во вложения (=..
Контрольный список по науке о данных: лучшие практики для поддерживаемых проектов по науке о данных
Разработка программного обеспечения для науки о данных
Контрольный список по науке о данных: лучшие практики для поддерживаемых проектов по науке о данных
16 шагов для создания поддерживаемых проектов данных
За годы работы я разработал десятки проектов в области науки о данных и машинного обучения и усвоил несколько уроков на собственном горьком опыте. Без структуры и стандартов воцаряется хаос, что затрудняет последовательный прогресс. Я составил список лучших практик для..
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение — это сложно. Мы разобрали его для вас.
Любой, кто хотя бы поверхностно следит за технологическими тенденциями последних лет, не может не заметить постоянно растущее количество упоминаний о машинном обучении и искусственном интеллекте.
Говоря о преимуществах нашего предложения в Somatix, мы часто ссылаемся на расширенные возможности машинного обучения как на ключевое конкурентное отличие. Тем не менее, те, кто следит за нашими инновациями, понимают, что такое..
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..