Свързани публикации 'deep-learning'
Изкуствен интелект: Видове среди
Нека разберем как A.I. дефинират се проблемни пространства.
Разказът на околната среда
Представете си за момент, че карате за Uber в Ню Йорк.
16:00 часа е и е денят преди Деня на благодарността. Паркирал си до Уолстрийт и чакаш да пристигне следващият ти пътник. Гледате пътищата, докато се задръстват - пешеходци, коли, автобуси и всичко останало - докато всеки се втурва да стигне, където трябва, възможно най-бързо.
Вие сами искате да победите трафика, преди да е станало..
Разделяне и извличане на информация с помощта на NLTK — ЧАСТ -6
Поздравления, че стигнахме до тази статия, вече изминахме дълъг път, но все пак имаме още няколко теми за разглеждане. Вижте моята предишна статия , ако не сте.
В тази статия ще научим за архитектурата на тръбопровода за извличане на информация за всякакви данни и заедно с нея ще научим и за различни концепции като разкъсване и нарязване.
Извличане на информация
Повечето от данните в мрежата са под формата на неструктурирани данни, получаването на информация от тези данни е..
Овладяване на класификацията на текст с NLP: Най-доброто ръководство за откриване на спам, анализ на настроението...
От Daniel Eniayeju
В днешния дигитален свят текстовите данни са навсякъде. От имейли до публикации в социални медии, от рецензии на клиенти до новинарски статии, фирмите и хората са залети с огромно количество текстова информация. Способността за ефективно класифициране и анализиране на тези данни е от решаващо значение за вземане на информирани решения и получаване на ценна информация. Тук се намесва обработката на естествен език (NLP). NLP е клон на изкуствения интелект, който..
Възходът на генеративните състезателни мрежи
Преди 5 години Generative Adversarial Networks (GANs) започнаха революция в дълбокото обучение. Тази революция доведе до някои големи технологични пробиви. Генеративните състезателни мрежи бяха представени от Иън Гудфелоу и други в статията, озаглавена „Генеративни състезателни мрежи“ — https://arxiv.org/abs/1406.2661 . Академичните среди приеха GAN с отворени ръце, а индустрията също приветства GAN с много шум. Възходът на GAN беше неизбежен.
Първо, най-доброто нещо за GANs е..
Работа с диференциална поверителност, част 2 (машинно обучение)
Генериране на локално диференциално изображение за поверителност с помощта на дълбоки генериращи модели, базирани на поток (arXiv)
Автор: Hisaichi Shibata , Shouhei Hanaoka , Yang Cao , Masatoshi Yoshikawa , Tomomi Takenaga , Yukihiro Nomura , Naoto Hayashi , Osamu Abe
Резюме: Радиолозите-диагностици се нуждаят от изкуствен интелект (AI) за медицински изображения, но достъпът до медицински изображения, необходими за обучение в AI, става все по-рестриктивен. За да..
Използване на неравенството на Хьолдер в случаи на машинно обучение, част 4
Операторни версии на неравенството на Хьолдер и C∗-модули на Хилберт (arXiv)
Автор: Драголюб Й. Кечкич
Резюме: Наскоро доказано претеглено неравенство на Коши на Шварц за Хилбертови C∗-модули води до много неравенства от тип Хьолдер за унитарно инвариантни норми на операторите на Хилбертово пространство.
2. Относно обобщеното неравенство на Хьолдер в слабите пространства на Мори (arXiv)
Автор: Асираф Ваджи , Хендра Гунаван
Резюме: В тази бележка ние опровергаваме обобщеното..
Генеративни модели: Следващият бум на машинното обучение?
Последните постижения на AI са значително по-големи от „индустрията на AI;“ тези иновации ще променят драстично планетата. Изминахме дълъг път от дните, когато Google Brain можеше да намира видеоклипове с котенца и пускането на FaceNet, който може да разпознава лица с 95% точност, до инструменти като AutoML, който може сам да проектира невронни мрежи, и автономното управление на Waymo автомобили, движещи се по улиците на Сан Франциско.
За повечето от нас AI винаги е бил за разбиране..
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...