Публикации по теме 'machine-learning'
Пользовательские ярлыки Amazon Rekognition
Сквозной пример использования пользовательских меток Rekognition для классификации изображений
Помимо Amazon SageMaker , AWS содержит набор сервисов AI/ML, адаптированных для AutoML . В тех случаях, когда вам нужно внедрить ML в свои приложения и у вас нет теоретического опыта или времени для создания собственных моделей, этот набор услуг оказывается чрезвычайно удобным. Под капотом за вас позаботятся о построении модели Machine/Deep Learning. В частности, Amazon Rekognition —..
Мы протестировали наш ИИ и обнаружили, что он знает стиль лучше, чем профессионалы моды.
Вы отличаетесь от туфель-монахов от туфлей дерби? Ни один. Но у нас есть дружелюбная машина, которая умеет.
В EDITED мы создаем технологии, которые индустрия одежды использует для принятия более разумных решений, опираясь на огромные объемы данных из глобальной розничной торговли.
Чтобы сделать эти данные хоть сколько-нибудь полезными, их необходимо соответствующим образом классифицировать, чтобы любой пользователь в любой точке мира мог сразу перейти к нашему программному обеспечению и..
Multi-head Attention для обобщения глобального контекста в мультимодальном анализе
При работе с мультимодальностями, состоящими из изображений, видео, категориальных и числовых входных данных, одной из основных проблем является то, как объединить данные из нескольких потоков в одно вложение, которое можно использовать для последующих задач.
Один из подходов состоит в том, чтобы объединить вложения (полученные путем передачи каждого из входных данных через отдельные кодировщики) вместе последовательно и пройти через ряд линейных слоев ( фрагмент ниже ), надеясь, что..
Python скоро может стать самым популярным языком в маркетинге
Python — популярный язык программирования. Насколько он популярен , зависит от того, кого вы спросите. По результатам опроса разработчиков Stack Overflow за 2018 год, Python занимает седьмое место среди самых популярных языков среди профессиональных разработчиков. Но Python занимает 3-е место среди самых любимых языков среди опрошенных разработчиков. 19-й ежегодный опрос KDnuggets Software оценивает Python как инструмент №1 для аналитики, науки о данных и машинного обучения...
Кибербезопасность ИИ против традиционной кибербезопасности — Часть 3 из 3
В части 1 и части 2 этой серии; мы узнали о ключевых различиях между традиционной кибербезопасностью и кибербезопасностью ИИ, а также об уникальных типах атак, которые могут быть нацелены на системы ИИ. В этой части мы рассмотрим, как создать инфраструктуру кибербезопасности на основе ИИ для снижения некоторых из этих рисков и как мы можем обновить наши процессы тестирования безопасности, чтобы выявить эти уязвимости.
Пошаговое руководство: реализация линейной регрессии для машинного обучения
Линейная регрессия — это мощный статистический метод, который можно использовать для прогнозирования будущих значений зависимой переменной на основе прошлых значений независимой переменной. В машинном обучении линейную регрессию можно использовать для построения прогнозных моделей для поиска взаимосвязей между функциями и метками.
В этом руководстве мы рассмотрим основы линейной регрессии и покажем, как ее реализовать на Python. Мы также рассмотрим некоторые важные соображения при работе..
Понимание гиперциклов часть 1 (математика)
Гиперциклические операторы на алгебрах Сигала и пространствах мер (arXiv)
Автор : Стефан Ивкович
Аннотация: мы строим приближенную единицу для алгебры Сигала и характеризуем гиперциклические взвешенные операторы композиции на этой алгебре. Кроме того, мы характеризуем гиперциклические сопряжения операторов взвешенной композиции, действующих на пространстве радоновских мер. Наконец, мы характеризуем гиперциклические операторы обобщенного двустороннего сдвига на пространстве..
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..