www.machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Все статьи - стр. 10

Настройка рабочей станции глубокого обучения в AWS

Это пошаговое руководство по настройке машины в AWS, которая может выполнять сложные задачи глубокого обучения, такие как классификация изображений или распознавание лиц. Почему не моя собственная машина Ну, у меня был тот же вопрос, пока я не увидел,...

Python3 для обработки текста

Python больше о «программировании как хакер», когда вы пишете свой код, если Вы помните такие вещи, как подсчет ссылок, проверка типов, манипулирование данными, использование стеков, управление переменными, исключение использования списков, использование все...

Помогая лечить рак шейки матки с помощью нейронных сетей

Мы завершаем нашу последнюю неделю в Программе погружения в науку о данных Генеральной Ассамблеи. Чтобы получить высшее образование, мы должны завершить окончательный проект по выбранной нами теме. У меня есть опыт политической кампании, но я заинтересован в...

Я тренировал модель Word2Vec на строгой диете трансляций Fox News

Это то, что он думает о мире. Скриншот моей попытки визуально представить вложения слов. Смотреть оригинал Вот. Задний план Я впервые начал экспериментировать с Word2Vec несколько месяцев назад, работая над проектом для курса по анализу текста,...

Fast.ai: TOC практического глубокого обучения - часть 1

Фото: Широ Хатори Сейчас я нахожусь в путешествии, чтобы превратить мой интерес и увлечение глубоким обучением в карьеру. Исходя из опыта разработки программного обеспечения, я немного опережаю других, но не намного. Вы можете прочитать о моих...

Как я решил свою первую проблему в Kaggle, используя глубокое обучение - часть 1

В течение последних нескольких недель я брал бесплатно и отлично fast.ai онлайн-курс, который преподает глубокое обучение с практической точки зрения. Исходя из опыта программирования, я обнаружил, что это правильный подход. Однако я дополняю свое...

Типы алгоритмов оптимизации, используемые в нейронных сетях, и способы оптимизации градиентного спуска

Задумывались ли вы, какой алгоритм оптимизации использовать для вашей модели нейронной сети, чтобы получить немного лучшие и более быстрые результаты, обновляя параметры модели, такие как Веса а также предвзятость значения . Должны ли мы использовать...

Структура и автоматизированный рабочий процесс для проекта машинного обучения - часть 2

Здравствуй! Я надеюсь, что предыдущая часть была полезной. Сегодня мы рассмотрим некоторые другие измерения. Мы начнем с предварительной обработки данных и проведем простой предварительный анализ. Затем я покажу вам, как создавать автоматизированные...

моя история с глубоким обучением и нейронными сетями - часть I

Примечание. Первоначально опубликовано в Blogger 25 ноября 2015 г. Я начал работать над Deep Learning с 2008 года, примерно в это время года. Мне посчастливилось иметь Ян ЛеКун как наставник, так и один из его талантливых учеников: Клемент Фарабет ,...

Часть 2. Использование API Python YouTube для Data Science

В часть 1 Мы настроили API YouTube для Python и научились делать простые запросы ключевых слов для видео. Теперь мы хотим сделать еще один шаг вперед. Запросы по ключевым словам отлично подходят для предварительного анализа, но они слишком широки, чтобы...

Создание искусства с помощью конвективных нейронных сетей

В этом посте я использую сверточную нейронную сеть для создания изящного искусства! Это вдохновлено Сираджем (ищите его на YouTube!) И его работой в этой области. До сих пор искусство всегда было делом воображения, которое оставалось наилучшим образом для...

Зарисовка доказательства конвергенции для ковариантного обучения в нейронных сетях

(Я предоставляю длинное, несколько техническое объяснение, которое развивает мою писанина относительно ковариационная как функция стоимости всей сети что позволяет сети обучить вновь вставленные нейроны Специально для нейронной сети «Смесь...

Выявление повторяющихся вопросов по Quora | Лучшие 12% на Kaggle!

Если вы обычный Коран, как я, вы, скорее всего, наткнулись на повторяющиеся вопросы, задавая один и тот же важный вопрос. Это плохой пользовательский опыт как для писателей, так и для ищущих, поскольку ответы фрагментированы по разным версиям одного и...

Концепции глубокого обучения - ЧАСТЬ 1

Функции активации Сигмовидная функция: Производное сигмовидной железы: Ранее мы использовали функцию сигмоида в качестве функции активации на наших скрытых единицах и, в случае классификации, на единице вывода. Однако это не единственная функция...

Необоснованная эффективность одного нейрона

Перекрестный пост от https://rakeshchada.github.io/Sentiment-Neuron.html ( Все мои эксперименты и визуализации можно посмотреть в это блокнот Jupyter ). Я недавно наткнулся на исследовательскую работу ( Рэдфорд и др., ) это меня совершенно...

Пять случаев практического использования анализа настроений клиентов для NPS

Майя Анжелу однажды сказала: «Люди забудут то, что ты сказал, люди забудут то, что ты сделал, но люди никогда не забудут, что ты заставил их чувствовать». Результаты от недавнее исследование Маккинси продемонстрируйте, что это значит для бизнеса:...

Shab Dev Story # 01: Попытка найти матричную форму градиентного спуска через backprop

Я заранее прошу прощения, если я неправильно использовал некоторые математические понятия, и приглашаю вас рассказать, какие именно, чтобы улучшить эту статью, которую я написал в первую очередь для себя. Изучение того, как выполнять обратное...

Прогнозирование функционального состояния насосов в Танзании

Вода имеет основополагающее значение для жизни и окружающей среды; он играет центральную роль как в деятельности в области экономического, так и социального развития. Вода затрагивает все сферы человеческой жизни, в том числе: домашнее хозяйство,...

Предварительная обработка данных IoT: линейная повторная выборка

В этой статье я рассмотрю то, что мы считаем наиболее важным этапом предварительной обработки при анализе данных временных рядов из Интернета вещей (IoT): Линейная передискретизация , Я опишу проблемы, связанные с передискретизацией данных датчика IoT, и...

Как сделать классификацию текста с использованием CNN, TensorFlow и встраивания слов

Предположим, я дал вам название статьи «Удивительная плоская версия Twitter Bootstrap» и спросил, в какой публикации появилась эта статья: New York Times, TechCrunch или GitHub. Что бы вы догадались? Как насчет статьи под названием «Верховный суд рассмотрит...

Создание программы распознавания рукописных цифр с использованием классификатора ближайшего соседа

Классификатор ближайших соседей - один из самых базовых алгоритмов машинного обучения. В этом руководстве описан очень простой метод создания программы распознавания цифр. Мы не будем здесь использовать библиотеку машинного обучения Python. Итак, начнем ...

Введение в PonyGE2 для грамматической эволюции

Grammatic Evolution - это мощный метод оптимизации алгоритма. Учитывая целевую функцию и пространство поиска (грамматику), можно использовать эволюционные вычислительные методы, чтобы развить алгоритм для оптимального (или, по крайней мере, эффективного)...

Обработка естественного языка с помощью Quora

После использование вложения слов в систему рекомендаций Теперь я хочу использовать эти вложения для создания нейронной сети для обработки естественного языка. Содержание: 0. Настройка и вложение слов Моя первая нейронная сеть для обработки естественного...

От Scikit-учиться до TensorFlow: Часть 2

Продолжая с того места, где мы ушли, мы углубимся в то, как разрабатывать алгоритмы машинного обучения (ML) с использованием TensorFlow с точки зрения разработчика scikit-learn. Если вы хотите узнать причины перехода на TensorFlow, мотивы, прочитайте мой...

Прогнозирование более 90 вин с деревьями классификации и регрессии

Дерево классификации и регрессии (CART) является гибким инструментом для задач классификации. Он популярен своей адаптивностью и способностью хорошо работать практически без настройки. Я буду использовать CART, чтобы прогнозировать вина на более чем 90...

Footer decor

© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map