Публикации по теме 'machine-learning'
Ускоренный курс машинного обучения:
Знаете вы это или нет, но машинное обучение проникло во все аспекты нашей жизни, и сейчас критический момент для всех, чтобы получить базовые знания о машинном обучении. Эта статья предназначена не только для того, чтобы дать вам макроскопическое представление о том, как применяется машинное обучение, но и для того, чтобы дать вам часто упускаемую из виду микро-перспективу того, как работает машинное обучение.
В чем разница между машинным обучением, глубоким обучением и искусственным..
Обзор машинного обучения
Краткий обзор.
Кто такой специалист по данным?
Специалист по данным — это тот, у кого есть деловая хватка в предметной области, а также знания ML и DL. Это можно визуализировать с помощью диаграммы Венна.
Что такое AI, ML и DL?
ИИ относится к процессу имитации человеческого интеллекта компьютером. Отсюда и название «Искусственный интеллект».
ML — это подмножество ИИ. Машинное обучение связано с компьютерными программами, которые автоматически улучшают свою производительность..
Найдите иголку в стоге сена: учебник по OpenCV Matcher
Идентификация объектов и подсчет объектов являются одной из наиболее важных функций машинного обучения и распознавания изображений. Хотя глубокое обучение и распознавание образов становятся популярными и мощными, они все еще могут быть дорогими и трудоемкими. К счастью, существует множество мощных открытых алгоритмов CV, которые могут помочь вам выполнить работу без использования глубокого обучения.
В этой статье мы продемонстрируем использование пакетов обнаружения openCV для поиска..
Интеграция моделей машинного обучения с Tableau
Развертывание обученных моделей машинного обучения на Python непосредственно в таблице с помощью библиотеки TabPy
Tableau - очень эффективный инструмент для быстрого создания интерактивных визуализаций данных, который пользуется наибольшим успехом в сообществе специалистов по науке о данных. Все специалисты по обработке данных, которые использовали Tableau, знают, насколько эффективна и проста таблица для визуализации данных.
Большинство специалистов по обработке данных /..
Что нужно знать о машине для гидроабразивной резки
Этот распространенный метод резки требуется в процессе производства и обработки практически во всех областях промышленности. Чтобы улучшить скорость резки, эффективность и область применения, производители в смежных отраслях начали постоянно внедрять технологические инновации. Станок для гидроабразивной резки является одним из видов режущего оборудования с относительно лучшими комплексными характеристиками.
3 преимущества гидроабразивной резки
1. Широкий выбор режущих материалов..
Понимание области применения и ограничений машинного обучения
Машинное обучение — захватывающая область, которая в последние годы привлекла большое внимание. Он стал важнейшим аспектом искусственного интеллекта и имеет множество приложений в различных областях. Однако, несмотря на многочисленные преимущества, машинное обучение также имеет некоторые ограничения. В этой статье мы рассмотрим возможности и ограничения машинного обучения, а также несколько примеров его использования в различных отраслях.
Объем машинного обучения:
Машинное обучение..
ИИ для восстановления лесных ландшафтов
Модель предиктивной аналитики количественно определяет социальное, экономическое и экологическое воздействие инвестиций в конкретный проект по восстановлению лесных ландшафтов.
Этот вызов Omdena был организован Фондом триллиона деревьев .
Авторы: Дипали Бидваи , Эмерсон Карлос , Стриватсав Ашвин Рамамурти
«Если дерево падает в лесу, и никто не может его услышать, издает ли оно звук?» — известный философский вопрос о восприятии и наблюдении. И, как и в нашем вопросе,..
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..