Cochl разрабатывает звуковую технологию искусственного интеллекта, чтобы понимать звуковые события, происходящие в нашей жизненной среде. Наш звуковой ИИ стремится обладать способностями к распознаванию звуков, сравнимыми со способностями человека, позволяя людям наслаждаться более безопасной, автоматизированной, удобной и персонализированной жизнью. В эту эпоху новые модели ИИ обновляются ежедневно. Итак, как же Cochl оптимизирует собственную модель ИИ? Существует несколько методов..

Матрица путаницы — это таблица, используемая для классификации нескольких классов и обычно используемая для моделей ML (машинного обучения) для набора обучающих данных. Это матрица nXn, где n относится к общему количеству выходных данных или классов (обычно мы рассматриваем 2 класса, такие как True/False, Fraud/Genuine или Positive/Negative и т. д.). Она используется для сравнения прогнозируемого значения модели. с фактическим значением, а затем в модель могут быть внесены изменения в..

В мире машинного обучения есть термин «матрица путаницы», которую также называют матрицей ошибок. Матрица путаницы — это таблица, которая используется для описания точности модели классификации. Это позволяет нам визуализировать, насколько хорошо модель предсказывает результаты. Цели этой статьи: 1.Что такое матрица путаницы, зачем она нужна? 2. Как понять матрицу путаницы 1.Что такое матрица путаницы, зачем она нужна? Матрица путаницы состоит из прогнозов модели и фактических..

CNN для классификации предложений — это метод НЛП, в котором используются сверточные нейронные сети для классификации предложений по различным категориям или меткам. Этот метод включает обучение CNN на большом наборе данных предложений, где каждому предложению назначается метка или категория [1, 2]. 1. Архитектура CNN На рисунке показана архитектура модели CNN [3], которая состоит из нескольких слоев: Входной уровень. Входной уровень получает входные данные через идентификаторы..