Свързани публикации 'machine-learning'
Днес ще пиша за машинно обучение. Смятам се за ентусиаст, а не за експерт, така че имайте това предвид. С това казано, искам...
Днес ще пиша за машинно обучение. Смятам се за ентусиаст, а не за експерт, така че имайте това предвид. С това казано искам да обясня защо машинното обучение има значение. За да бъда съвсем откровен за това, машинното обучение и евентуалното навлизане на изкуствения интелект е може би най-великото изобретение на човечеството след пожара. Защо? Много антрополози вярват, че именно използването на огън е дало на телата ни гориво, за да развият по-големи и умни мозъци и да се превърнат в..
Архитектура и обучение на конволюционни невронни мрежи (7 точки):
Тази публикация предоставя подробности за архитектурата на Конволюционната невронна мрежа (CNN), функциите и обучението на всеки слой, завършвайки с резюме на обучението на CNN.
Основната CNN архитектура се състои от: Input-›(Conv+ReLU)-›Pool-›(Conv+ReLU)-›Pool-› Flatten-›Fully Connected-›Softmax-›Output Извличането на функции се извършва в слоевете Convolutional layer+ReLU и Pooling, а класификацията се извършва в слоевете Fully Connected и Softmax.
3. Първи..
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 Gradio?
Създаването на интерактивно приложение, което позволява на вашите потребители или колеги да проверят демонстрацията в своите браузъри, е един от най-добрите начини да споделите вашия модел на машинно обучение, API или процес на наука за данни с други. Това е един от най-добрите начини да..
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 се използват конволюционни мрежи и вместо да имплементираме назад, можем просто да се съсредоточим върху напред.
Тази статия предполага, че всички сме запознати с конволюционните мрежи, така че няма да навлизаме в много подробности тук.
Вместо това просто ще използвам няколко GIF-а, за да освежа..
Сравняване на модели на машинно обучение в R за прогнозиране на смърт поради сърдечна недостатъчност и диабет
Част 1: Използвайте машинно обучение за прогнозиране на смъртно събитие поради сърдечна недостатъчност
Целта на този анализ е да се сравнят методите за машинно обучение при прогнозиране на смъртен случай поради сърдечна недостатъчност. Предикторните променливи на смъртно събитие включват възраст, анемия, креатинин фосфокиназа, диабет, фракция на изтласкване, високо кръвно налягане, тромбоцити, серумен креатинин, серумен натрий, пол, тютюнопушене и време.
библиотека(rpart)..
Ортогонална матрица
Това е квадратна матрица , състояща се от единични вектори . Обикновено това е само Матрица на идентичността .
Вижте Wiki: Ортогонална матрица. Вижте лекция на Imperial College London: Ортогонални матрици
Orthonormal basis
Ако два вектора са единични вектори И ортогонални (перпендикулярни) един на друг, те ще се наричат Orthonormal . Ако образуват набор от базис, ще се казват Orthonormal basis .
Направете справка с Wiki: Ортонормалност
Transpose of..
Докъде стигнахме с безжичните сензорни мрежи част 1 (Машинно обучение)
Съвместно събиране на данни и позициониране на сензори в безжична сензорна мрежа, подпомагана от множество UAV (arXiv)
Автор: Mingyue Zhu , Zhiqing Wei , Chen Qiu , Wangjun Jiang , Huici Wu , Zhiying Feng
Резюме: Благодарение на високата мобилност и лесното разгръщане, безпилотните летателни апарати (UAV) привлякоха много внимание в областта на безжичната комуникация и позициониране. За да се отговори на предизвикателствата на липсата на покритие на инфраструктурата, несигурната..
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...