Свързани публикации 'artificial-intelligence'
Нови тенденции в AI и спорта
Изкуственият интелект е авангардна технология, която дава възможност на машините да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект, като вземане на решения, разпознаване на реч и визуално възприятие. Той оказа влияние върху различни индустрии от последните няколко години и спортната индустрия не е изключение. Може да се приложи в почти всички области на спорта от прогнозиране на плана на играта до обучение на играчите и подпомагане при спечелването на играта.
Ето някои..
Как преподавате физика на модели за машинно обучение?
Хибридни анализи: Комбиниране на най-доброто от два свята
В другите си публикации съм обхванал теми като: Машинно обучение за откриване на аномалии и мониторинг на състоянието , как машинното обучение може да се използва за оптимизиране на производството , както и как да се избегнат често срещаните клопки на машинното обучение за времеви серии прогнозиране .
Но знаете ли, че можете също да комбинирате машинно обучение и базирано на физика моделиране? Тук ще опиша как може да се..
Работа с концепцията за Mean-shift в Data Mining част 8
По-бързо средно изместване: GPU-ускорено клъстериране за базирано на косинус вграждане сегментиране на клетки и проследяване (arXiv)
Автор : Mengyang Zhao , Aadarsh Jha , Quan Liu , Bryan A. Millis , Anita Mahadevan-Jansen , Le Lu , Bennett A. Landman , Matthew J. Tyskac , „Юанкай Хуо“
Резюме: Напоследък алгоритмите за дълбоко обучение, базирани на едноетапно вграждане, привличат все по-голямо внимание при сегментирането и проследяването на клетките. В сравнение с..
Избор на функции: „защо“, „какво“ и „как“
Пет общи метода за избор на най-подходящите и полезни характеристики, подобряващи ефикасността и ефективността на обучението на модели.
Специалистите по данни често използват техники за избор на функции , за да намалят броя на функциите и да запазят най-подходящите/полезните, преди да обучат ML модел върху данни. Може да подобри качеството на данните и да помогне на модела за машинно обучение да се фокусира върху най-подходящата информация в данните, като по този начин подобрява..
Неприятен аспект на оригиналната хартия Conductance е, че според собственото признание на авторите,...
Неприятен аспект на оригиналната хартия Conductance е, че според собственото признание на авторите, внедряването не е мащабируемо:
Авторите не са направили внедряването си публично, така че е трудно да се разбере защо, но е правдоподобно лошата мащабируемост да е причинена от сумирането на всички входове в Уравнение 3. Следователно може да се интересувате от тази последваща работа от моя колеги и аз в Станфорд: „Изчислително ефективни мерки за значението на вътрешните неврони“
Случва..
BoTorch е рамка за байесова оптимизация в PyTorch
„Дълбоко обучение“
BoTorch е рамка за байесова оптимизация в PyTorch
Рамката с отворен код поддържа внедряването на байесови оптимизационни алгоритми на ниско ниво.
Наскоро започнах образователен бюлетин, фокусиран върху AI, който вече има над 100 000 абонати. TheSequence е ориентиран към ML бюлетин без BS (което означава без шум, без новини и т.н.), който отнема 5 минути за четене. Целта е да ви държим в течение с проекти за машинно обучение, научни статии и концепции. Моля,..
Моделно несъгласно обяснение в AI
Разбиране на несъответствията на модела: Значението на обяснимия AI при вземането на решения с AI
Теоретично :
нека разгледаме сценарий, при който имаме два AI модела, Модел A и Модел B, които са предназначени да предвидят дали дадено заявление за заем трябва да бъде одобрено или отказано. Кандидат за заем кандидатства за заем и както модел А, така и модел Б оценяват информацията на кандидата.
Обяснение на Модел А: Модел А одобрява молбата за заем, тъй като кандидатът има висок..
Нови материали
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..
За да научите нов език за програмиране, започнете отначало
Първоначално публикувано на http://www.mberlove.com/blog/a-new-programming-language-starting-over/
Програмистите се гордеят със способността си да усвояват лесно нови умения , разчитайки..
5 Youtubers на Data Science, които трябва да следвате
Защото всички можем да се справим с малко продуктивно отлагане
Всички сме падали в заешката дупка на Youtube, така че защо да не я направим продуктивна?! Като непрекъснато нарастващ източник..
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител.
Бих казал, че точно това е проблемът с Twitter — това е инструмент на суперпотребител. По същия начин, по който суперкодерът сочи vim като единствения начин за кодиране, но останалите от нас..
Основи на Gradio
Gradio е най-ефективният метод за демонстриране на вашия модел на машинно обучение и разполага с удобен за потребителя онлайн интерфейс, който го прави достъпен от всяко място.
Какво прави..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да..
Python Bootcamp — Data Science Day 165
Python Bootcamp от Giles McMullen-Klein беше абсолютно невероятно. Джайлс има този уникален начин да улови аудиторията си, като същевременно прави съдържанието на курса много интересно...