Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Когда нормальное просто не поможет: понимание и использование негауссовых распределений
Введение
Негауссово распределение относится к классу вероятностных распределений, которые отклоняются от симметричного и колоколообразного распределения Гаусса (также известного как нормальное распределение). В отличие от нормального распределения, негауссовские распределения демонстрируют различные формы, поведение хвоста, асимметрию и эксцесс. Понимание и анализ негауссовых распределений имеет решающее значение в анализе данных и моделировании, поскольку они точно представляют..
Как используется теория Морзе часть 1
1. Изучение вероятностных топологических представлений с использованием дискретной теории Морса ( arXiv )
Автор: Сяолин Ху , Димитрис Самарас , Чао Чен
Аннотация: Точное определение мелкомасштабных структур — очень важная, но сложная задача. Существующие методы используют топологическую информацию в качестве дополнительных потерь при обучении, но в конечном итоге делают прогнозы на основе пикселей. В этой статье мы предлагаем первый метод, основанный на глубоком обучении,..
Классный фактор: как украсть стили с помощью машинного обучения, Turi Create и ResNet
Я был взволнован, когда впервые услышал, что Turi Create была приобретена Apple, а затем предоставлен открытый исходный код большему сообществу машинного обучения! Ранее в этом году я писал о том, что Turi Create разрушает ландшафт машинного обучения . Затем появился WWDC18 и множество улучшений Turi Create, включая бета-версию 5.0.
Одна из новых моделей, с которыми я экспериментировал, называется Style Transfer, производная от Transfer Learning , которая позволяет изучать..
ИИ превращает знаки зодиака в реальных людей
Генераторы изображений с искусственным интеллектом — это новая горячая тенденция, которая в последние месяцы покорила Интернет. Эти генераторы используют сложные алгоритмы машинного обучения для создания реалистичных портретов людей, и их очень интересно использовать.
Сегодня я буду использовать инструмент от OpenAI под названием Dall-E2 для создания портретов людей на основе их физических характеристик Знака Зодиака.
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как данные для обучения , чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. [2] [3] :2 Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как..
Построение классификатора изображений без использования глубокого обучения
Классификатор изображений можно легко построить с помощью глубокого обучения, особенно сверточной нейронной сети (CNN). Однако вы можете просто реализовать классификатор изображений, используя традиционные классификаторы. В этом посте я расскажу, как создать классификатор изображений без использования глубокого обучения. Я не буду использовать математические формулы. Пожалуйста, постарайтесь понять обзор интуитивно.
видео
Извлечение признаков
Часть извлечения признаков относится..
5 главных ролей ИИ в повышении кибербезопасности
Введение
В нынешнюю эпоху кибербезопасность стала серьезной проблемой для всех. В связи с увеличением числа кибератак стало необходимо принимать меры для повышения безопасности наших онлайн-систем и Данных. ИИ может сыграть важную роль в повышении кибербезопасности и защите нас от этих атак.
ИИ стал неотъемлемой частью многих аспектов нашей жизни, от того, как мы взаимодействуем с нашими личными устройствами, до того, как работает бизнес. Поэтому неудивительно, что ИИ играет..
Новые материалы
Худший алгоритм сортировки + бонус!
Если вы разбираетесь в структурах данных и алгоритмах, вы, возможно, знаете, что быстрая сортировка и сортировка слиянием часто считаются самыми эффективными и действенными алгоритмами..
Повышайте продуктивность, создавая лучший код Python
Все приемы, которые я изучил на Python, чтобы писать лучший и быстрый код
Представление длинных цифр
Очень сложно отследить количество нулей или цифр после определенной длины. А теперь вот..
Распределение выборки и центральная предельная теорема
В нашем реальном мире мы часто ищем параметр или статистику определенной совокупности, например среднее значение или стандартное отклонение. Но оценить эту статистику по населению достаточно..
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта ...
Очередь сообщений RabbitMQ с использованием веб-API .NET Core 6
Мы собираемся обсудить очередь сообщений RabbitMQ и ее реализацию с использованием .NET Core 6 API в качестве производителя сообщений и консольного приложения в качестве потребителя сообщений...
Варианты графовых нейронных сетей и реализация в TensorFlow
См. Graph Neural Networks и реализация в TensorFlow для введения и основ.
Существует множество вариантов GNN, в том числе сверточные сети графов (GCN), GraphSAGE, сети внимания графов (GAT) и..
Построение классификатора изображений без использования глубокого обучения
Классификатор изображений можно легко построить с помощью глубокого обучения, особенно сверточной нейронной сети (CNN). Однако вы можете просто реализовать классификатор изображений, используя..