Публикации по теме 'neural-networks'
EMU-ML||Введение: сопоставление цифрового изображения с пленкой с помощью нейронных сетей
Я хочу вести хронику текущего проекта, который в настоящее время находится в разработке.
Фон
Я был разочарован мифологией, окружающей фотопленку. В частности, среди фотографов пленка считается почти волшебным и неповторимым форматом. Хотя я признаю, что фотохимический процесс — это такой процесс, конечный результат которого трудно определить, поведение различных пленок ни в коем случае не является волшебным процессом. Кино – это хорошо задокументированная наука, за которой стоит..
Как машинное обучение может изменить будущее ИТ?
Машинное обучение (МО) — это отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения без явного программирования. Машинное обучение существует уже несколько десятилетий, но в последние годы оно приобрело большую популярность и внимание благодаря доступности больших объемов данных, мощных вычислительных ресурсов, а также достижений в алгоритмах и средах.
Машинное обучение имеет множество применений и преимуществ для различных..
Поиск нейронной архитектуры - ограничения и расширения
Поиск нейронной архитектуры - ограничения и расширения
В течение последних нескольких лет исследователи и компании пытались сделать глубокое обучение более доступным для неспециалистов, предоставляя доступ к предварительно обученным моделям компьютерного зрения или машинного перевода. Использование предварительно обученной модели для другой задачи известно как трансферное обучение, но все же требуется достаточный опыт для точной настройки модели на другом наборе данных. Полная..
Не беспокойтесь об этом (часть 3): Вероятность и распределения
Добро пожаловать в новую главу серии «Не беспокойтесь об этом», где мы разбираем математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов науки о данных и машинного обучения.
В этой третьей (и последней) главе мы окунемся в мир Вероятностей . Вероятности и распределения являются одними из самых основополагающих, выдающихся, важных, критических, уместных, фундаментальных и ключевых понятий, когда речь идет о машинном обучении. Это связано с тем, что в машинном обучении мы часто..
Конвейер машинного обучения для прогнозирования использования велосипеда на основе прогнозов погоды: часть 2
Я использую данные, которые я собрал об использовании велосипеда TFL, и данные о погоде (см. Часть 1 ), чтобы создать модель глубокой нейронной сети Tensorflow для прогнозирования использования велосипеда с учетом времени суток, дня недели и погодных условий. Модель размещена в Google Cloud Machine Learning Engine, и я показываю, как ее можно использовать для прогнозирования на основе прогнозов погоды.
Данные
Данные находятся в таблице BigQuery с примерно 7 миллионами строк. См. часть..
Разрушение нейронных сетей: интуитивный подход к обратному распространению
Независимо от того, являетесь ли вы новичком в машинном обучении или экспертом, вам было бы трудно понять концепцию обратного распространения в нейронных сетях. Если вы новичок, первый взгляд на сложные этапы, связанные вместе в алгоритме обратного распространения, был бы определенно устрашающим. В то время как некоторые из нас потратили бы время на анализ алгоритма и получение интуиции, большинство из нас абстрагировало бы процесс обучения. Распространенный и очень разумный вопрос,..
Последние исследования ИИ №1
Если вам понравился этот пост, подпишитесь на рассылку здесь
Документы, представляющие интерес
Анализ моделирования нейронных языков в различных масштабах
В этой статье приводятся новые современные результаты языкового моделирования с моделями для предсказания следующих слов или символов на основе популярных эталонных тестов языкового моделирования. Тщательно оценивая влияние различных параметров модели и то, как они взаимодействуют, они получают интересные улучшения и..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..