Публикации по теме 'machine-learning'
Классификация изображений: сверточная нейронная сеть
В предыдущем посте я говорил о классификации изображений с помощью нейронных сетей, но сегодня я хочу подробнее остановиться на этом. Итак, давайте посмотрим, как работает CNN и как вы реализуете его самостоятельно.
Данные
Прежде всего, давайте кратко рассмотрим данные, которые я использовал для этого проекта:
Мода MNIST: этот набор данных содержит 70 000 черно-белых изображений различных предметов одежды, от обуви и сумок до платьев и рубашек. Эти изображения имеют размеры 28x28 и..
Все, что нужно знать людям о продуктах о трансформаторах, GPT-3 и HuggingFace (
Или как действовать так, будто вы знаете о крупнейшем развитии искусственного интеллекта со времен CNN
Это часть 1 в серии из 3 частей, посвященных трансформаторам для производителей продукции. Щелкните здесь, чтобы перейти к части 2 .
Обращать внимание. Обработка естественного языка (NLP) прошла переломный момент, изменивший отрасль. За последний год с помощью одной модели: преобразователя внимания, основанного на внимании, было решено более 20 давних проблем НЛП с..
Изучите AWS DeepRacer (хитрости по оптимизации функции вознаграждения)
Представьте себя родителем, проводящим своего ребенка через жизненные трудности и наблюдающим его невероятный рост. А теперь представьте себе такое же путешествие в области искусственного интеллекта через обучение с подкреплением. Как и при воспитании ребенка, агент ИИ учится методом проб и ошибок, что в конечном итоге приводит к умопомрачительным результатам.
В этой статье мы узнаем о функциях вознаграждения AWS DeepRacer и о том, как оно работает на самом деле, а также развеем..
Машинное обучение и сжатие
машинное обучение является важной темой в современном мире, оно позволяет решать многие проблемы, которые раньше не решались эффективно.
однако многие проблемы, которые мы решаем сегодня с помощью машинного обучения, в прошлом решались другими методами.
Ради названия статьи я расскажу о проблеме обнаружения спама в электронной почте.
можно найти данные по этой ссылке
Набор данных для сбора SMS-спама Сборник SMS-сообщений, помеченных как спам или..
Нейронная сеть с категориальным встраиванием данных для прогнозирования инсульта
Руководство по прогнозированию диагноза инсульта с помощью нейронной сети на основе встраивания категориальных признаков.
По данным Всемирной организации здравоохранения, инсульт занимает второе место среди причин смерти в мире, на него приходится примерно 11% всех смертей.
Прогнозирование того, будет ли у пациента инсульт, на основе таких параметров, как пол, возраст, различные заболевания и статус курения, является ключом к снижению общего числа смертей, вызванных инсультом...
10 инвестиций в ИИ для Обамы в Hope Ventures
На этой неделе Белый дом опубликовал свои мысли об ИИ в двух документах — Подготовка к будущему ИИ и Стратегический план исследований и разработок в области ИИ . В этих отчетах не было никаких серьезных сюрпризов, и они хорошо освещают основные проблемы, известные нам сегодня в области ИИ, возможно, за исключением признания опасений по поводу потенциальной концентрации ИИ в нескольких доминирующих технологических компаниях. Возможно, это связано с тем, что лучшее решение для снижения риска..
Полное руководство по алгоритмам повышения
AdaBoost, повышение градиента, стохастическое повышение градиента и CatBoost
Введение
Повышение — это мощный метод машинного обучения, который объединяет слабых учеников для создания надежной прогностической модели. В этой статье мы рассмотрим четыре популярных алгоритма повышения: AdaBoost (адаптивное повышение), градиентное повышение, стохастическое градиентное повышение и CatBoost. Мы рассмотрим их пошаговые процедуры, предоставим примеры реализации кода, обсудим их преимущества..
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..