Публикации по теме 'ai'


Почему бы не использовать CNN для извлечения признаков?
Как найти неожиданные закономерности в ваших данных В неожиданном есть красота. Как раз тогда, когда вы думаете, что все поняли, появляется что-то новое и ставит вас в тупик. То же самое можно сказать и об анализе данных. Когда вы просматриваете свой набор данных, пытаясь найти закономерности и тенденции, иногда вы сталкиваетесь с чем-то, что не совсем понятно. Вот здесь и начинается обнаружение аномалий. Обнаружение аномалий — это процесс выявления необычных шаблонов в ваших..
CNN с использованием набора данных Fashion MNIST
Вы когда-нибудь задумывались о том, что биология связана с популярными и популярными в настоящее время терминами? Современные термины, которые сейчас в тренде, возникли очень давно. Точно так же и с глубоким обучением. Нервная система человека состоит из клеток, которые имеют нейроны. Нейроны состоят в основном из трех частей: тела клетки, аксона и дендритов. Эти части играют решающую роль в передаче сообщений. Связь между аксоном и дендритами относится к синапсам. Оставим в стороне..
Открытая и свободная семантическая сегментация VHR (0,3–1,0 м) Модели машинного обучения и реальные изображения
Простая идея: если есть уже обученные модели с открытым исходным кодом или в свободном доступе — используйте их! Кроме того, существует множество бесплатных источников с картографическими данными, например Openstreetmap и Microsoft Building Footprints. Источники данных более удобны, чем модели. Я рекомендую сначала посмотреть на них. Метод тестирования модели Измерение надежности На самом деле, это боль для каждого реального проекта по отображению ML. Столько разных..
6 методов прогнозирования временных рядов
Введение Прогнозирование временных рядов — это метод предсказания событий через временную последовательность. Он предсказывает будущие события, анализируя тенденции данных в прошлом, исходя из предположения, что будущие тенденции будут аналогичны историческим тенденциям. Многие проблемы прогнозирования включают временной компонент и, следовательно, требуют экстраполяции данных временных рядов или прогнозирования временных рядов. Он широко используется во многих областях, таких как..
Давайте понятно объясним: KNN
В этой серии я собираюсь объяснить наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения, начиная с основ и заканчивая гораздо более сложными. Первым кандидатом в серию является хорошо известная модель K-ближайших соседей (или сокращенно KNN). Эта модель используется для классификации новых точек данных на основе расстояний до других точек данных. Эта модель контролируется, поскольку у нас есть много данных с известными метками, которые мы можем передать в нашу модель для ее..
Голос и ценности: почему голоса машинного обучения глупы и неправильны.
Ладно, Сквид, зачем ты сейчас об этом пишешь? Начнем с последнего примера: Эрика Линдбек — актриса озвучивания, которая работала в видеоиграх и анимации, как в аниме, так и в вестернах. За актерами озвучивания говорится, что она начала работать в 1997 году, но, учитывая, что Википедия утверждает, что она родилась в 1992 году, в это трудно поверить. Тоже неактуально, так что идем дальше. Одна из ее недавних и заметных ролей - в Persona 5 в роли хакера-интроверта Футабы Сакуры. Лично..
ДРАМАТРОН
Автор: THE HAB Dramatron — это мощный инструмент для создания и управления интерактивными разветвленными сюжетными линиями для использования в различных приложениях, включая видеоигры, опыт виртуальной реальности и курсы электронного обучения. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу перетаскивания и мощным возможностям написания сценариев Dramatron позволяет пользователям легко создавать сложные и увлекательные повествования, которые адаптируются к выбору и действиям игрока. Одной..