Публикации по теме 'remote-sensing'
Как не тестировать свой алгоритм глубокого обучения?
Приложение для распознавания объектов на спутниковых снимках
Тестирование производительности нейронных сетей с искусственным интеллектом и глубоким обучением может быть сложной задачей. Когда вы создаете приложение для глубокого обучения, вы хотите как можно больше проверить свои характеристики и заполнить спецификацию продукта количественными числами. Тем не менее, количественное тестирование требует, чтобы достоверная истина была значимой, а наличие базовой истины имеет тенденцию..
Уточнение модели классификации культур: от дополнения данных к калибровке модели
Раздвигая границы в дистанционном зондировании для классификации культур
Добро пожаловать во вторую часть нашего захватывающего путешествия в области дистанционного зондирования и применения в сельском хозяйстве! «В первой части мы обсудили, как начать любой проект машинного обучения, в частности, более подробно рассмотрели классификацию культур. Мы показали, что модель Transformer значительно превосходит традиционные статистические модели и их аналоги с глубоким обучением.
Во второй..
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..