Публикации по теме 'deep-learning'
Распознавание символов хинди
Оглавление
"Введение"
Формулировка машинного обучения
Ограничения
Обзор набора данных
"Показатели эффективности"
Исследовательский анализ данных
Моделирование
"Полученные результаты"
Развертывание модели
"Будущая работа"
"Использованная литература"
Введение
Распознавание символов — это процесс, который позволяет компьютерам распознавать письменные или печатные символы, такие как цифры или буквы, и преобразовывать их в форму,..
Работа с алгоритмом Forward-Backward часть 2 (искусственный интеллект)
Стохастический алгоритм прямого и обратного типа Ценга для монотонных включений (arXiv)
Автор: Ван Дунг Нгуен , Нгуен Винь
Аннотация: В этой статье мы предлагаем стохастическую версию классического метода Ценга вперед-назад-вперед с инерционным членом для решения монотонных включений, заданных суммой максимального монотонного оператора и однозначного монотонного оператора в вещественных гильбертовых пространствах. Мы получаем сходимость почти наверное для общего случая и скорость..
Учебное пособие по Python: перейдите от новичка к эксперту с помощью этих простых шагов
Python — это мощный, простой в освоении и универсальный язык программирования. Это отличный выбор как для начинающих, так и для опытных программистов благодаря простому синтаксису и обширным библиотекам. С помощью этого руководства по Python вы быстро превратитесь из новичка в эксперта.
Шаг 1. Понимание основ
Первым шагом в изучении Python является понимание основ. Python — это интерпретируемый объектно-ориентированный язык программирования. Он используется для создания..
За пределами теста Тьюринга: как одна из важнейших статей по искусственному интеллекту за последние годы предлагает новый…
Создатель Keras Франсуа Шоле опубликовал новаторский документ, в котором оспариваются некоторые общепринятые представления о традиционном машинном обучении.
Недавно я начал новый информационный бюллетень, посвященный образованию в области искусственного интеллекта. TheSequence - это информационный бюллетень, ориентированный на искусственный интеллект (то есть без рекламы, без новостей и т. Д.), На чтение которого уходит 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов,..
ВЗГЛЯД НА ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
За последние несколько тысяч лет эволюция человека прошла несколько этапов в спешке. То же самое имело место и в корпоративных секторах. В деловом мире произошло несколько достижений. Мы испытали все: от нескольких промышленных революций до ориентированного на клиента, ориентированного на обслуживание и ориентированного на технологии бизнеса. И исходя из текущих событий, мы убеждены, что «Дата» принесет следующую революцию. Новая нефть — это данные. Мы часто оказываемся в..
Компьютерное зрение: 🐱Кошки против собак🐶 с Resnet V2 101
Cats vs Dogs — это проект начального уровня для классификации изображений . Может ли предварительно обученная нейронная сеть Resnet V2 точно идентифицировать собак и кошек на изображении?
Примечание!
Эта статья является копией и вставкой моего блокнота Kaggle: Computer Vision: 🐱Cats vs Dogs🐶 с Resnet V2 101
Введение
Задача Cats vs. Dogs — это классическая проблема в области компьютерного зрения. Он часто служит вводным проектом для тех, кто начинает применять..
От предварительно обученного к точно настроенному: путь Nextdoor к эффективным приложениям для встраивания
Фон
Большинство моделей машинного обучения в Nextdoor обычно основаны на большом количестве функций, которые в основном носят либо непрерывный, либо дискретный характер. Персонализированные функции обычно возникают на основе исторических агрегаций или обобщения функций взаимодействия в реальном времени, обычно фиксируемых посредством зарегистрированных событий отслеживания. Однако представление контента посредством глубокого понимания с использованием стоящей за ним информации..
Новые материалы
Идентифицируйте птиц по звукам с помощью машинного обучения
Вот отличная возможность для авторов данных, связанных с гражданской наукой: вы используете машинное обучение для идентификации птиц и помогаете обучать нейронную сеть, чтобы улучшить ее прогнозы...
Будущее уже здесь: изучение достижений машинного обучения в науке о данных
С помощью подробных руководств по кодированию вы сможете поднять свои навыки кодирования на новый уровень.
Введение
Когда Марти МакФлай отправился в будущее в культовом фильме «Назад в..
Тестирование на основе моделей: мысли об эффективном дизайне тестирования № 4
Убедитесь, что вы ознакомились с предыдущими статьями из моей серии Дизайн тестов , прежде чем погрузиться в четвертую часть.
Хочу поделиться интересной новостью! Наш тестовый дизайн выглядит..
Возможности и неспособности рекуррентных нейронных сетей в НЛП
Надеюсь, вы уже знакомы с основами рекуррентных нейронных сетей (RNN). Если нет, смело ссылайтесь на эту статью . В обработке естественного языка (NLP) RNN сыграли важную роль в моделировании..
День 86/100 Вес шрифта
День 86/100 Вес шрифта
Поиск правильного баланса между деталями, необходимыми для создания идеального дизайна, должен учитывать иерархию контекста и устанавливать возможные результаты для..
20-минутный шедевр: обучение вашей собственной мобильной модели переноса
20-минутный шедевр: обучение вашей собственной модели передачи стиля
Мобильные модели передачи стиля с Google Colab и Fritz AI
Художественная передача стиля - один из самых популярных..
Как анализировать JSON и XML, используя один и тот же код в Java
Формат данных Джексона на практике
Поддержка нескольких форматов, таких как XML ( Extensible Markup Language ) и JSON ( JavaScript Object Notation ), обычно означает несколько реализаций,..