Публикации по теме 'machine-learning'
K означает, что кластеризация легко объясняется
K означает, что кластеризация - это метод неконтролируемой классификации, при котором каждая точка данных назначается классу. Мы начинаем процесс K означает кластеризацию, выбирая K. K - это количество классов, которые мы решим использовать. Есть несколько распространенных и простых способов выбрать K, и я объясню их позже в статье. Однако я считаю, что было бы очень полезно сначала понять концепцию алгоритма.
Как уже упоминалось, мы начинаем выбирать значение K. Центроиды K..
Классификация изображений с ранней остановкой — Краткое руководство
Создайте и обучите модель Keras, написав менее 50 строк кода.
Keras — это библиотека глубокого обучения, с которой мы, специалисты по данным, можем часто сталкиваться. Это самая простая в реализации и самая простая в освоении среда глубокого обучения, и если этого недостаточно, вишенкой на торте является то, что после эволюции Tensorflow 2.0 стало еще проще учиться и строить с помощью Keras, поскольку он поставляется в комплекте с Tensorflow.
В этой статье описывается проект,..
База приложения для распознавания лиц iOS в реальном времени на FaceNet
КОДЕКС
Приложение для распознавания лиц iOS в реальном времени на основе FaceNet
В этой статье я расскажу вам, как разработать простое приложение для iOS, способное распознавать лица с высокой точностью. Я тестировал с 70 пользователями.
Способность распознавать это приложение основана на предварительно обученной FaceNe t модели была обучена на « VGGFace2 набор данных, состоящий из ~3,3 млн лиц и ~9000 классов ».
Но основная проблема заключается в том, как..
Полное руководство по Scikit-Learn
Часть 4: Алгоритм спектральной совместной кластеризации
С возвращением, любители машинного обучения, а также новички, которые только начинают с него 🚀. Сегодня мы говорим об алгоритме спектральной кокластеризации. Этот пример взят отсюда . Я очень благодарен за все уже существующие ресурсы, которые значительно облегчают изучение кодирования. Без лишних слов, давайте сразу погрузимся 💦
Алгоритм спектральной совместной кластеризации
В этом примере Shout показано, как..
6 Jars - уникальный взгляд на машинное обучение
Отказ от ответственности: содержание этого сообщения, включая некоторые изображения, взято из лекций Первый курс глубокого обучения от One-Fourth Labs . Я несу полную ответственность за любые ошибки, которые могли возникнуть при воспроизведении.
Все машинное обучение можно разложить по 6 банкам, а именно
Данные Задача Модель Потеря Обучение Оценка
1. Данные
Данные - это отдельные фрагменты информации (данные - это множественное число от данных , единый фрагмент..
Как мобильный ИИ изменит глобальное здравоохранение
За последние 15 лет или около того мобильные телефоны взорвали весь развивающийся мир. Благо изначально было только одно дистанционное общение — телефония и СМС. Однако по мере того, как мобильные телефоны становятся дешевле и функциональнее, а скорость сети повышается, становится ясно, что эти устройства не только перепрыгнули через стационарные телефоны , но и ноутбуки: революция мобильных телефонов, несомненно, является революцией мобильных вычислений. я отмечал 9 лет назад в статье..
7 утилит Scikit-learn для создания искусственных (синтетических) данных
Объясняется с помощью графических визуализаций
Искусственные или синтетические данные — это тип данных, которые генерируются искусственно с помощью компьютерных алгоритмов. Противоположностью являются данные реального мира, полученные в результате реальных событий.
В машинном обучении и глубоком обучении мы часто используем синтетические данные для следующих целей.
Чтобы продемонстрировать, как алгоритмы машинного обучения работают за кулисами. Для проверки предположений в..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..