Публикации по теме 'machine-learning'
PointNet ++: глубокое иерархическое изучение признаков на наборах точек в метрическом пространстве [Прохождение статьи]
PointNet++ [1] является расширением своего предшественника PointNet [2], который стал новаторской работой в области глубокого изучения наборов точек. PointNet++ решает проблему захвата локальных структур в пространстве точек — аспект, в котором PointNet не справляется. Как набор инструментов для дальнейшего развития PointNet, PointNet++ представляет концепцию иерархических нейронных сетей. Затем PointNet рекурсивно применяется к группам точек, созданным из вложенного разделения входных..
Использование BERTopic для анализа данных Twitter чемпионата мира по футболу в Катаре: часть 2
Это вторая часть использования BERTopic для анализа данных твиттера нашего чемпионата мира, где мы рассмотрим динамическое тематическое моделирование (DTM). Проверьте часть 1 здесь .
Загрузить данные
В первой части урока я сохраняю данные под именем «world_cup_tweets.pkl». Теперь мы можем рассолить его, используя:
import pandas as pd
import pickle
with open('world_cup_tweets.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
Динамическое моделирование темы
Динамическое..
Временная и пространственная сложность моделей машинного обучения
"Машинное обучение"
Временная и пространственная сложность моделей машинного обучения
Сложность обучения модели машинного обучения по времени - время, затраченное на обучение модели. Временная сложность теста модели машинного обучения - время, необходимое для прогнозирования выходных данных для заданной точки входного запроса.
Сложность времени - важный аспект, который нужно знать, когда кому-то нужна модель с низкой задержкой. Давайте углубимся в детали того, сколько..
Использование ИИ Чтобы предсказать движения спортсменов и возможные травмы
Сегодня я был на новостном сайте Карнеги-Меллона, чтобы найти действительно интересную статью о достижениях в области ИИ и о том, как он может быть связан со спортом. Со спортсменами, такими как футболисты или баскетболисты, бегающие вверх и вниз по корту, всегда есть шанс на сезон, если не на травму, заканчивающую карьеру. Но, прочитав исследования других университетов, они используют искусственную кожу с синаптическими транзисторами, которые могут ощущаться так же, как обычная кожа...
Линейная и логистическая регрессия с использованием нормального уравнения: реализация с нуля
В предыдущей статье мы провели линейную и логистическую регрессию с использованием алгоритма градиентного спуска. Мы также собираемся обсудить, в чем разница между использованием нормального уравнения и использованием алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск.
Вы можете проверить эти статьи по данной ссылке ниже:
Линейная регрессия — https://medium.com/@pdhameliya3333/linear-regression-implementation-from-scratch-de3135939372 Логистическая регрессия —..
Открытый исходный код нашего подхода к автономной безопасности
Процедуры безопасности, материалы и код испытаний для следующего поколения автономных транспортных средств
Открытая автономная безопасность
В Вояж мы живем и дышим безопасностью каждый божий день. Мы понимаем, насколько велика ответственность, которую мы несем каждый раз, когда автономное транспортное средство Voyage выезжает на проезжую часть с населением.
Безопасность превыше всего в каждом решении, которое принимает Voyage. Мы рады удвоить это обязательство, запустив..
Используйте ИИ для анализа видео
Как классификация изображений и распознавание лиц могут помочь обнаружить объекты в видео
Искусственный интеллект прошел долгий путь за последние годы и стал обычным явлением. В Kaggle есть множество проектов и наборов данных, в которых есть приложения для классификации изображений, начиная от классификации кошки против собак и заканчивая классификацией рак молочной железы . Еще одно захватывающее…
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..