www.machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Все статьи - стр. 8

Архитектура нейронной сети

Глубокие нейронные сети и Deep Learning - это мощные и популярные алгоритмы. И большая часть их успеха заключается в тщательном проектировании архитектуры нейронной сети. Я хотел вернуться к истории проектирования нейронных сетей за последние несколько лет...

Меня зовут Иниго Монтойя. Случай для сопереживания с приложениями распознавания речи.

Здравствуйте. Меня зовут Амиго Монголия , Вздох. Индиго Латоя , Grrrr. Иниго Монтойя , Иногда требуется все, что у вас есть, чтобы сохранять спокойствие при работе с приложениями для распознавания речи. Для многих из нас имена худшие стрессоры. кредит:...

Руководство для начинающих по нейронным сетям: часть первая

Люди - невероятные машины для распознавания образов. Наш мозг обрабатывает «входные данные» из мира, классифицирует их (это паук; это мороженое), а затем генерирует «результат» (убегайте от паука; попробуйте мороженое). И мы делаем это автоматически и...

Распознавание лиц с использованием глубокого обучения

Сверточные нейронные сети позволяют извлекать из изображений широкий спектр функций. Оказывается, мы можем использовать эту идею извлечения признаков и для распознавания лиц! Это то, что мы собираемся исследовать в этом уроке, используя глубокие возможности...

AI 101, часть I: что нужно знать о прогнозирующих моделях

В то время как прогнозная аналитика и ИИ В наши дни это важная тема для специалистов по продажам и маркетингу, может показаться утомительным, когда вы пытаетесь понять, как начать работу с этими решениями, зависящими от данных. Хотя большинство маркетологов,...

Интеллектуальная логистика

[Надевая шляпу моего корпоративного аналитика ...] Лидеры логистики начинают извлекать выгоду из огромного количества данных, генерируемых их кибер-физическими системами. С помощью искусственного интеллекта они находят более высокую эффективность,...

Учебное пособие по анализу данных Python

Первоначально опубликовано на https://www.datacamp.com/community/tutorials/exploratory-data-analysis-python Как вы уже знаете, библиотека манипулирования данными Python Pandas используется для манипулирования данными; Для тех, кто только начинает, это...

Личность для вашего чата с рекуррентными нейронными сетями

Здравствуйте, чем я могу вам помочь сегодня? В предыдущая короткая запись, Я представил введение в чат-ботов: их популярность в настоящее время, некоторые варианты платформы и основные предложения по дизайну. В этом посте я собираюсь проиллюстрировать,...

Является ли LDA методом уменьшения размерности или алгоритмом классификатора?

Введение В моем последнем посте я начал обсуждение уменьшения размерности, которое имело реальное влияние на результаты с использованием анализа главных компонентов (PCA), прежде чем выполнить задачу классификации ( https://meigarom.github.io/blog/pca.html...

Разработка политики на основе данных и экспериментов

Мы верим в Бога. Все остальное: принеси данные. - Уильям Э. Деминг Развивающиеся страны сталкиваются с проблемами государственной политики не менее сложными, но во многих отношениях с гораздо более неотложной необходимостью, чем их более развитые партнеры...

Руководство для начинающих по нейронным сетям: часть вторая

В Часть первая, Я объяснил, как персептрон принимает входные данные, применяет линейную комбинацию, и, если эта линейная комбинация больше или меньше некоторого порогового значения, выдает результат 1 или 0 соответственно. На языке математики это выглядит...

Курс 1 - Алгоритмический инструментарий. Часть 1. Введение

Я работаю на полную ставку, начинаю работать уже 5 лет. Очень удачно присоединиться к миру разработки программного обеспечения. У меня есть шансы изучать новые вещи каждый день. Я создал много работающих приложений (раньше я в основном разработчик для iOS),...

Измерение «сложности ответа» задачи машинного обучения

Никто не станет утверждать, что Гари Каспаров обладает более сложным интеллектом, чем его Deep Blue, или Ли Седол обладает более сложным интеллектом, чем Alpha Go. Они выделяют большую часть своих умственных способностей на повседневную жизнь человека. Они...

Исследовательский анализ данных: визуализация убийств со стороны полиции в США за 2015 год.

The Counted - это проект Guardian, целью которого является подсчет числа людей, убитых полицией и другими правоохранительными органами в Соединенных Штатах в течение 2015 и 2016 годов, мониторинг их демографии и рассказывание историй о том, как они умерли....

Утро, день или ночь? Кластеризация часов недели с использованием подхода, основанного на данных.

В Lawfty наша главная цель заключается в том, чтобы вести соответствующие дела к нашим партнерским юридическим фирмам, используя лучшее распределение нашего рекламного бюджета. Команда специалистов в области данных вносит свой вклад в эту задачу, оптимизируя...

Практическое обучение с подкреплением - 02 Начало работы с Q-learning

Smart Cab - GridWorld На этот раз мы научим нашу машину вести себя домой (оранжевый узел). Мы должны быть осторожны, поскольку некоторые улицы находятся в стадии строительства (серый узел), и мы не хотим, чтобы наша машина врезалась в нее. Как вы можете...

Однослойный персептрон в Pharo

В этом посте я опишу мою реализацию однослойного персептрона в Pharo. Он будет поддерживать мультиклассовую классификацию (один или несколько нейронов). Каждый нейрон будет реализован как объект. Код этого проекта можно получить из Smalltalkhub с помощью...

Пометка документов на основе важных слов

Это день 3 моего 30-дневная Письменная Задача пытаясь освоить методы интеллектуального анализа данных, прежде чем начать новую работу по созданию команды машинного обучения. Вчера мы погрузились в Алгоритм TF-IDF для поиска важных слов в текстовых...

Обзор MapReduce

Вводная заметка, адресованная кодировщикам высокого уровня в попытке противостоять любым убеждениям, с которыми вы, возможно, сталкивались. Когда я впервые начал читать о MapReduce, почти каждый учебник знакомил с обязательным напоминанием Java или C ++....

Исследование проблем классификации с использованием логистической регрессии и понимание проблемы приема

Аннотация: В нашем мире многие из часто встречающихся проблем - это проблемы классификации. Нас часто путают между определенными ценностями или жестким выбором вещей. В этой статье мы обсудим алгоритм, используемый для эффективного решения простых задач...

Прогнозирующее моделирование с использованием данных о продажах спиртных напитков штата Айова

Привет друзья, Недавно мне было поручено построить прогностическую модель с использованием большого набора данных о продажах спиртных напитков в Айове. Вкратце, Айова - это состояние контроля алкогольных напитков Это означает, что государство сохраняет...

Классификация изображений по меткам с помощью сети

Архитектура Inception v3. ( источник ) Обновить: Эта статья была обновлена ​​для устранения возможных проблем с расчетом точности, указанным Тереза ​​Бартон , мерзавец также был обновлен, и вы можете найти все изменения там. Начало v3 является...

GAN на примере использования Keras на Tensorflow Backend

Generative Adversarial Networks (GAN) является одним из самых многообещающих последних разработок в области глубокого обучения. GAN Введенный Ианом Гудфеллоу в 2014 году Иэн Гудфеллоу решает проблему неконтролируемого обучения, обучая две глубокие сети,...

Прогнозирование количества лайков в Instagram

В этой статье мы покажем наш подход к прогнозированию количества лайков в Instagram. Сначала заполним, как мы собрали набор данных, и проанализируем данные. Затем мы предоставим базовую модель, не глядя на изображение, используя XGBoost. Следующим шагом...

Построение NARX в MATLAB для прогнозирования данных временных рядов.

Kenduskeag на высоких потоках. При более низких потоках (вы можете буквально выйти к той скале посередине). В прошлом году я опубликовал статья (на PaddleSoft счет), где я описал прогнозирование потока Kenduskeag с использованием NARX, встроенного в...


Footer decor

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