Публикации по теме 'training-data'
Компьютерное зрение и аннотация изображений
Понимание технологии машинного обучения, которая продвигает будущее
Компьютерное зрение и аннотация изображений
Любая вычислительная система принципиально работает на основных понятиях ввода и вывода. Будь то элементарный калькулятор, наш отвечающий всем требованиям смартфон, суперкомпьютер НАСА, предсказывающий последствия событий, происходящих за тысячи световых лет, или робот, подобный ДЖ.А.Р.В.ИС. помогая нам защищать планету, это всегда реакция на стимул — так же, как мы, люди,..
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..
Что такое машинное обучение и чем отличаются алгоритмы обучения с учителем и без учителя?
Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться и повышать свою производительность при выполнении конкретной задачи без явного программирования. Он включает использование алгоритмов, которые могут анализировать и делать прогнозы или решения на основе данных.
Вот 16 ключевых различий между обучением с учителем и обучением без учителя.
Обучающие данные . При обучении с учителем обучающие данные помечаются , что означает, что для каждого..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..