Публикации по теме 'machine-learning'
Оптическое распознавание символов
OCR ( Оптическое распознавание символов ) – это технология, которая позволяет преобразовывать типы документов, такие как отсканированные бумажные документы, файлы PDF или изображения, сделанные цифровой камерой, в редактируемые и доступные для поиска данные. OCR создает слова из букв и предложения из слов, выбирая и отделяя буквы от изображений.
В этой статье мы сравниваем Keras OCR, PyTesseract и EasyOCR.
Если у вас нет никаких предварительных знаний, я могу порекомендовать это...
Обнаружение объектов с помощью учебника YOLOv5 — Данные двигают меня
Добро пожаловать! Я написал этот обзор моего проекта компьютерного зрения, чтобы обнаружить школьный автобус, проезжающий мимо моего дома. Это для человека, который хочет начать играть с компьютерным зрением и хочет увидеть проект от начала до конца. В этой статье я начну с объяснения проблемы, которую я пытаюсь решить, упомяну выбранную мной камеру, покажу краткое руководство по opencv, создам изображения и расскажу о различных пакетах Python, которые я использую. Репозиторий проекта..
Web 3.0: новейшая одержимость Илона Маска
Интернет или всемирная паутина сильно изменились с момента своего появления 1 января 1983 года.
Начиная с простого протокола связи между несколькими компьютерами и заканчивая сайтами социальных сетей с миллиардами пользователей, Интернет стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и взаимодействия.
Web 3.0 — это следующее поколение Интернета, основанное на видении и перспективах децентрализованной веб-экосистемы с повышенной демократизацией и прозрачностью для отдельных..
Варианты использования вспомогательных задач, часть 1 (искусственный интеллект)
Взвешивание на уровне выборки для многозадачного обучения со вспомогательными задачами (arXiv)
Автор: Эмили Грегуар , Хафиз Чаудхари , Сэм Вербовен .
Аннотация: Многозадачное обучение (MTL) может повысить эффективность обобщения нейронных сетей за счет совместного использования представлений со связанными задачами. Тем не менее, MTL также может снижать производительность из-за вредных помех между задачами. В недавней работе в качестве решения этой проблемы рассматривалась..
Раскрытие возможностей генерации естественного языка: исследование различных задач
Введение :
Генерация естественного языка (NLG) — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на генерации текста, похожего на человеческий. Системы NLG анализируют данные и преобразовывают их в связные, контекстуально релевантные повествования, позволяя машинам эффективно общаться с людьми. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из разнообразных задач, которые может выполнять NLG, демонстрируя ее потенциал революционизировать различные области.
1. Обобщение..
Этические архитекторы решений ИИ
ИИ коренным образом меняет способы работы отраслей и постепенно переходит к принятию автономных решений во многих компаниях. Это быстрое внедрение ИИ также проникло в несколько важных отраслей, а именно в здравоохранение, судебную систему и банковские решения. Примечательно, что использование ИИ в таких критически важных приложениях сопряжено с основной проблемой ответственности. То есть кто несет ответственность, если результат модели неверен, предвзят или несправедлив по отношению к..
Обзор группы данных: понимание ролей инженера данных, специалиста по данным и данных…
Введение
Привет!! Меня зовут Санджай, мне 18 лет, и я учусь на первом курсе компьютерных наук. Я работаю в технике уже почти два года. Ранее я работал UI/UX дизайнером и Front-end разработчиком (в основном удаленная работа).
Это мой первый блог, связанный со специализацией/работой с данными. В течение нескольких месяцев я был в кроличьей норе, как крупные технологические компании и стартапы используют большие данные для облегчения принятия решений и улучшения качества продуктов или..
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..