Публикации по теме 'machine-learning'
Инопланетное искусство
О появлении креативного ИИ
Всего несколько лет назад общепринятая точка зрения Силиконовой долины гласила, что в первую очередь автоматизируются наименее творческие рабочие места. Достижения в области ИИ перевернули эту точку зрения с ног на голову.
В этой статье я расскажу о последних разработках в области творческого ИИ. Затем я помещу свой собственный проект генеративного искусства, popmatic.ai, в этот контекст. (примечание: я публикую эту статью здесь, но в дальнейшем могу просто..
Fritz AI: обзор за 2019 год
Обзор прогресса, достигнутого нашей командой за последний год
2019 год был невероятно важным и продуктивным для нашей команды - мы еще не закончили наши поиски по созданию Fritz AI Studio , окончательной платформы машинного обучения для мобильных разработчиков, но мы хотели быстро оглянуться на прогресс, достигнутый нами в нескольких областях:
Студия Fritz AI Наши усилия с открытым исходным кодом и сообщества
Мы были вдохновлены невероятным опытом, который разработчики создают..
Анализ настроений с использованием сетей LSTM: глубокое погружение в текстовые данные
В этой статье мы всесторонне рассмотрим, как применять анализ тональности с помощью определенного типа рекуррентной нейронной сети (RNN), известной как долговременная кратковременная память (LSTM). Анализ настроений является критическим аспектом обработки естественного языка (NLP), позволяя нам извлекать и количественно оценивать субъективную информацию, такую как эмоции и отношения, из письменного языка. Давайте погрузимся в эту захватывающую область, подробно обсудив каждый шаг, от..
ANOVA и хи-квадрат
ANOVA (дисперсионный анализ) и хи-квадрат — это статистические тесты, используемые в разных контекстах и для разных целей. Давайте обсудим каждый из них:
ANOVA (дисперсионный анализ):
ANOVA – это статистический тест, используемый для определения наличия значительных различий между средними значениями двух или более групп. Он анализирует дисперсию внутри групп и между группами, чтобы определить, обусловлены ли наблюдаемые различия случайным или фактическим групповые различия...
Что такое метод опорных векторов (SVM) ?
Введение в алгоритмы машинного обучения
Машина опорных векторов — это популярная машина обучаемая модель . Сегодня в этой статье я хотел бы дать вам подробное объяснение и как работает эта модель.
модель опорных векторов используется в области обучения с учителем .
Машина опорных векторов и регрессия
Опора вектор модель может использоваться как для задач регрессии , так и для классификации и он разделен на 2 части. Машина опорных векторов (SVM) используется..
Датчики глубины - ключ к открытию новых приложений компьютерного зрения.
Это руководство по датчикам глубины - первое из многих от Comet Labs , посвященных глубоким технологическим инновациям в области искусственного интеллекта и робототехники.
Создано Роландом Ли
Возможно, вы видели несколько историй о грядущем iPhone 8. Ожидается, что iPhone 8 будет включать в себя гораздо лучшие возможности AR (поддерживаемые выпуском AR Kit), а также лазерный датчик с двойной камерой.
Но почему вам должна быть интересна эта новая комбинация камеры и лазера? Потому..
Полуконтролируемое обучение с автоэнкодерами
Для большинства реальных задач получение помеченных данных требует много времени и средств.
Например, предположим, вы хотите научить модель предсказывать, содержит ли публикация на r/wallstreetbets положительное или отрицательное отношение к определенной акции. Вы можете автоматизировать быстрый скрипт для извлечения сообщений из сабреддита, но потребуется несколько часов, чтобы прочитать сообщения и пометить каждое из них как положительное или отрицательное.
Что, если для..
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..