Публикации по теме 'machine-learning'
Повышение производительности и минимизация ошибок в процессах AP
Кредиторская задолженность является важным аспектом поддержания положительного денежного потока и прочных отношений с поставщиками в большинстве компаний, особенно крупных. Легко недооценить важность поддержания хороших отношений с поставщиками, пока вам не понадобится их поддержка для срочных заказов или специальных цен.
К сожалению, команды AP часто сталкиваются с различными проблемами в своей повседневной работе. Например, что происходит, когда счет-фактура появляется, но в системе..
Математика для глубокого обучения (часть 5)
Давайте поговорим об одной из самых известных архитектур нейронных сетей: Convolution Neural Network (CNN). Этот тип сети отлично подходит для компьютерного зрения, что способствовало внедрению решений глубокого обучения за последнее десятилетие.
CNN используют пространственную корреляцию между соседними точками для обнаружения закономерностей. Вдохновение для CNN исходит из того, как человеческий мозг обрабатывает изображения, то есть есть некоторые части, отвечающие за обнаружение..
Автоматическое обнаружение катаракты и оценка ее степени тяжести
Новый подход
Контур
Введение Типы катаракты Предпосылки Мой подход Рабочая среда Сверточные нейронные сети Производительность Заключение и резюме Ссылки
Введение
В эту новую эпоху катаракта стала одной из основных причин нарушения зрения во всем мире. По данным Всемирной организации здравоохранения, в последние годы и до сих пор катаракта является основной причиной слепоты примерно у 47,8% людей из примерно 17,7 миллионов слепых во всем мире...
Как работает обобщенное лассо, часть 3 (машинное обучение)
Более мощный условный выборочный вывод для обобщенного лассо с помощью параметрического программирования (arXiv)
Автор: Во Нгуен Ле Дуй , Ичиро Такеучи
Аннотация: Условный выборочный вывод (SI) интенсивно изучается как новая структура статистического вывода для гипотез, основанных на данных. Основная концепция условного SI заключается в том, чтобы сделать вывод обусловленным событием выбора, что позволяет сделать точный и достоверный статистический вывод, даже если гипотеза..
Анализ настроений с помощью простого наивного байесовского классификатора в Go
Категоризация текста с помощью анализа настроений с помощью Go
Недавно я читал Мастер-алгоритм Педро Домингоса. Это увлекательное чтение, с некоторыми интересными мыслями. В книге Домингос предложил отнести алгоритмы машинного обучения к одному из 5 племен — символистов, коннекционистов, эволюционистов, байесовцев и аналогизаторов. У каждого из этих племен есть собственный мастер-алгоритм. Символисты — это обратная дедукция (дерево решений), коннекционисты — это обратное..
Как считать объекты на изображении?
Привет,
Я хочу подсчитать количество цветов на изображении, классифицированных по цвету и форме, цветы иногда перекрываются, и их всего 3 (или 4 типа, но цвет будет указан): 1- Жасмин: белый 2- Роза: красная 3- Тюльпан: Фиолетовый Мне нужна помощь, чтобы закодировать это в Matlab, пожалуйста
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю справку по домашним заданиям MatLab, справку по назначению MatLab, помощь по финансам для студентов, инженеров и исследователей в..
Интуиция линейной регрессии, самое простое объяснение
· Концепция алгоритма линейной регрессии заключается в создании линии наилучшего соответствия, которая выглядит как на изображении ниже.
· Красная линия – это линия, созданная моделью. Он идет линейно с точками данных таким образом, который лучше всего подходит к точкам данных или близок к ним.
Здесь важно создать линию регрессии. точки на линии регрессии будут нашими предсказанными точками.
Формула для линии регрессии
Y= mx+c
Где Y — прогнозируемые точки, m — наклон линии...
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..