Публикации по теме 'machine-learning'
Применение разреженной фильтрации в обнаружении сообщества: часть 1
Глубокое погружение в решение проблем обнаружения сообществ с помощью методов машинного обучения.
Статья из трех частей, написанная Брайсом Шуртсом, Эшли Дженато и Майклом Амбергом. Ссылки на части 2 и 3 находятся внизу.
Обнаружение сообщества: обзор
Сетевые сообщества:
Любую сеть можно описать как набор узлов/вершин, которые попарно соединены друг с другом через ребро/соединение. Сообщества в сетях характеризуются как группа узлов, которые имеют больше связей друг с другом, чем с..
Обучите модели сегментации изображений принимать отзывы пользователей с помощью мозаики Вороного, часть 2
Как обучить готовую модель сегментации изображений реагировать на отзывы пользователей
Это вторая часть серии статей об обучении моделей сегментации изображений, чтобы модели реагировали на отзывы пользователей и корректировали свои прогнозы на основе отзывов (щелчков мыши).
В части 1 мы описали общую стратегию обучения готовых моделей сегментации изображений для реагирования на отзывы пользователей. Проблема, выявленная в конце Части 1 , заключалась в том, что ручная генерация..
Понимание Transformer Attention простым языком
Объясните механизм внимания на конкретном примере
Модель машинного обучения Transformer, представленная в статье Внимание — это все, что вам нужно [1], полностью изменила область машинного обучения. А механизм Внимания служит ядром модели Преобразования. Оригинальная статья дает нам такую формулу без особых объяснений:
В этой статье мы попытаемся объяснить механизм Attention простым языком. Давайте временно проигнорируем формулу или притворимся, что уже полностью поняли, что..
Почему мы должны уважать биологическую систему
Почему мы должны уважать биологическую систему
Я посетил Innovative city forum 2016 в прошлом месяце, БЛЕЙЗ АГЮЭРА И АРКАС, главный научный сотрудник Google, исследующий искусственный интеллект в мобильных устройствах, провел презентацию, в которой упоминалась взаимосвязь между нейронаукой и машинным интеллектом. Информатика почерпнула идею из нейронауки и в последнее время дает виртуализированную нейтральную сеть, ключ к глубокому обучению.
Что интересно, он сказал, что Япония..
Мы хотим немедленно подготовить изображение лица для набора данных.
Как вырезать только лицо из фототеки iPhone
Сложно подготовить набор данных
Например, в машинном обучении бывают случаи, когда в качестве набора данных требуются тысячи фотографий лица и фотографий человеческого тела. Однако вырезать фотографию лица вручную сложно.
Было бы удобно, если бы вы могли использовать фотографии вашего iPhone
На iPhone большинства людей хранятся от сотен до тысяч фотографий людей. Если можно извлечь только лица с этих фотографий, это будет полезно для..
Как машинное обучение может помочь малому бизнесу
Поскольку решения на основе искусственного интеллекта получили более широкое распространение, машинное обучение быстро распространяется в корпоративном секторе. Машинное обучение — это метод анализа данных, который извлекает соответствующую информацию из неструктурированных данных и дает точные результаты. Машинное обучение может помочь в оптимизации процедур и улучшении процессов в условиях эпидемии COVID-19.
83% лидеров информационных и технологических компаний считают, что машинное..
Заметка о пластичности ИИ
Что мы на самом деле? Нейронные сети? Сложные системы? Что дает нам возможность бесконечно копаться в более глубоких слоях контекста в поисках новых смыслов. Океан, полный жизни, представляет собой систему, гораздо более сложную, чем человеческий разум. Но только человеческий разум может понять это, относиться к нему и описать его для оценки другим. Мне нравится, насколько мы странны по сравнению с остальным живым миром, занимаясь своими делами без вопросов. Но не наша сложность делает..
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..