Публикации по теме 'machine-learning'
7 самых популярных библиотек Python, которые вы должны знать
Усильте свою разработку на Python
Зачем писать пользовательские функции, если за вас это может сделать библиотека? Библиотеки — лучшие друзья и спасители жизни разработчиков. На мой взгляд, хороший проект использует одни из лучших доступных библиотек. Я думаю, что при использовании библиотеки большинство людей сначала видят, сколько звезд она имеет на GitHub. Здесь я составил список из 7 самых популярных библиотек Python, которые помогут вам в разработке.
1. ПиСнупер
Я..
Генеративно-состязательные сети: введение
Проще говоря, что такое GAN?
Слово GAN является аббревиатурой от Generative Adversarial Network. Фактически, GAN — это подход к машинному обучению, применяемый для обучения генеративной модели созданию аналогичных результатов после изучения шаблонов из набора данных (например, художественного произведения).
Как работает GAN?
Теперь, когда мы хорошо понимаем, что такое GAN, нам нужно понять, как он работает.
Во-первых, нам нужно понять разницу между генератором и дискриминатором,..
Почему я присоединился к AI.Reverie: устранение пробела в предметной области или превращение синтетических данных в «настоящие»
Я провел последнее десятилетие, исследуя и разрабатывая технологии, которые позволяют предприятиям и организациям быстрее внедрять инновации. Совсем недавно я провел пять лет в NVIDIA, исследуя новые подходы к машинному обучению, а именно рандомизацию структурированных доменов, создание Meta-Sim и Sim2SG (Sim-to-Real Scene Graph). Вы можете найти мое исследование здесь .
Почему я потратил так много времени на это пространство, которое может показаться эзотерическим? Я считаю, что..
Учебные заметки TesnsorboardX (I)
Этот пост является черновиком моего пути изучения TesnsorboardX. В этом посте я расскажу об использовании базового API TensorboardX из официального руководства. Официальный учебник можно получить по следующей ссылке.
Учебные пособия — документация по tensorboardX Tensorboard от Google — это веб-сервер для визуализации процесса обучения нейронной сети… tensorboardx.readthedocs.io
Почему Tensorboard X?
Это веб-сервер для визуализации..
Автоэнкодеры ~ Глубокие генеративные модели
Введение
В последние годы разработка DGM стала одной из наиболее исследуемых областей практической деятельности. Книги DGM стали более многочисленными и быстро пополняются. Он широко используется в производстве реалистичных изображений, слов или фильмов; называются дип-фейками. Модели нейронных сетей с глубокой генерацией (DGM) имеют несколько скрытых слоев, обученных измерять распределение сложных приложений с высоким потенциалом с использованием большого количества выборок. В..
Построение и оценка модели линейной регрессии с нуля: пошаговое руководство
Линейная регрессия
Линейная регрессия — это алгоритм контролируемого машинного обучения (ML), используемый для задач прогнозирования (регрессии). Термин «линейная регрессия» был впервые введен сэром Фрэнсисом Гальтоном в 1894 году. Линейная регрессия — это статистический метод, который моделирует связь между зависимой переменной (Y) и одной или несколькими независимыми переменными (X) в виде линейного уравнения. Мы не можем применить линейную регрессию к данным, которые не имеют..
Вы думаете о внедрении искусственного интеллекта: шаги по его эффективному внедрению
Сегодняшняя распространенность ИИ, модного слова в ИТ, в нашей повседневной жизни неоспорима. ИИ, от беспилотных автомобилей до Софии, продолжает удивлять нас своими, казалось бы, бесконечными возможностями. Не забывайте об этой шумихе: профессионалы или соискатели, надеющиеся продвинуться по карьерной лестнице, могут извлечь выгоду из обучения искусственному интеллекту , чтобы вскочить на эту подножку прогресса. В настоящее время в области искусственного интеллекта (AI) больше всего..
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..