Публикации по теме 'data-science'
От AlphaGo до самоуправляемых автомобилей: понимание основ обучения с подкреплением
Руководство для начинающих по RL!
Готовы ли вы исследовать передовые технологии искусственного интеллекта? Откройте для себя захватывающий мир обучения с подкреплением ! От ошеломляющей победы AlphaGo над чемпионом мира до самоуправляемых автомобилей , перемещающихся по оживленным городским улицам, обучение с подкреплением меняет наши представления об интеллектуальных системах.
Итак, что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением (RL) – это тип машинного обучения,..
Прогресс с моделью скрытой диффузии, часть 3 (машинное обучение)
Выровняйте свои латентные данные: синтез видео высокого разрешения с моделями скрытой диффузии (arXiv)
Автор: Андреас Блаттманн , Робин Ромбах , Хуан Линг , Тим Докхорн , Сын Ук Ким , Саня Фидлер , Карстен Крайс .
Аннотация: модели скрытой диффузии (LDM) обеспечивают высококачественный синтез изображений, избегая при этом чрезмерных требований к вычислительным ресурсам за счет обучения модели диффузии в сжатом латентном пространстве меньшей размерности. Здесь мы применяем..
Сквозное машинное обучение BigQuery
Используйте Google Cloud BigQuery для участия в конкурсе Kaggle
Я покажу вам, как прогнозировать выживших после катастрофы Титаника, используя только BigQuery и API Kaggle . С тех пор, как я наткнулся на BigQuery, я стал его поклонником. Он прост в использовании, супер быстр и супер дешев — если вы используете его правильно…
Он может не только выполнять сложную аналитику в петабайтном масштабе, но также может запускать некоторые модели машинного обучения, все из SQL. Я не предлагаю..
Искусство экспериментов с машинным обучением
5 простых стратегий, которые помогут вам получить максимальную отдачу от экспериментов с машинным обучением
Экспериментирование лежит в основе профессии машинного обучения. Мы прогрессируем, потому что экспериментируем.
Однако не все эксперименты одинаково значимы. Некоторые оказывают большее влияние на бизнес, чем другие. Тем не менее, искусство выбора, выполнения и итерации экспериментов с упором на воздействие обычно не рассматривается в стандартных учебных программах по..
Как используется представление изображения, часть 2 (компьютерное зрение)
Использование полнотекстовых изображений слайдов из самоконтролируемого контрастного обучения для регрессии соответствия меланомы (arXiv)
Автор: Шон Груллон , Вон Сперриер , Цзяи Чжао , Кори Чиверс , Ян Цзян , Киран Мотапарти , Майкл Бонэм , Джулианна Янни .
Аннотация: хотя меланома встречается реже, чем некоторые другие виды рака кожи, долгосрочная выживаемость пациентов крайне низка, если диагноз не поставлен. Диагностика затруднена из-за высокого уровня..
Наука о данных для глобальной торговли дикой природой
Данные для изменения
Наука о данных для глобальной торговли дикой природой
Широкий и глубокий анализ импорта незаконного оборота дикой природы в США.
Этот проект завершили Алекс Харди, Рая Абурджили и я, Ани Мадуркар.
В этой истории мы обсудим наш проект в целом, включая определение проблемы, уточняющие предположения, методы обоснования, оценку результатов и многое другое. Он не будет содержать фрагментов кода, поэтому, если вас интересует дизайн панели инструментов кода /..
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Чат-бот AI с НЛП: распознавание речи + трансформеры
Создайте говорящего чат-бота на Python и разговаривайте со своим ИИ.
Резюме
В этой статье я покажу, как использовать предварительно обученные инструменты для создания чат-бота, который использует искусственный интеллект и распознавание речи, то есть говорящего ИИ.
НЛП (обработка естественного языка) - это область искусственного интеллекта, изучающая взаимодействие между компьютерами и человеческими языками, в частности,..
Новые материалы
Статическая типизация в TypeScript: основы Typescript
Понимание статической типизации
TypeScript, расширенный набор JavaScript, был разработан Microsoft в 2012 году для устранения некоторых ограничений JavaScript. Одним из его основных предложений..
Как использовать SAAS на благо вашего бизнеса
В деловом мире SAAS (программное обеспечение как услуга) становится все более популярным. И неудивительно, почему — SAAS предоставляет ряд преимуществ для предприятий любого размера.
Вот лишь..
Приложения случайного блуждания, часть 1 (статистика + машинное обучение)
Смещенное случайное блуждание при динамической перколяции (arXiv)
Автор: Себастьян Андрес , Нина Гантерт , Доминик Шмид , Перла Сузи
Аннотация: мы изучаем смещенные случайные..
Интеллектуальная масштабируемая обработка видео в реальном времени в Azure
1. Введение
В этом руководстве создается сквозной проект для интеллектуальной масштабируемой обработки видео в реальном времени в Azure. При этом создается возможность обнаруживать граффити и..
Варианты использования положительной изотропной кривизны, часть 6 (машинное обучение)
Четыре-орбифолды с положительной изотропной кривизной (arXiv)
Автор : Хун Хуан
Аннотация: Мы доказываем следующий результат: Пусть (X,g0) — полное связное 4-многообразие с равномерно..
Внутри эпистатических сетей
Регуляция нейронных сетей для лучшего прогнозирования ландшафтов биологической пригодности
Сопоставьте свой индуктивный уклон с областью вашей проблемы
Всем алгоритмам машинного обучения..
Создание полноценного интерфейса командной строки с использованием Python | Расширенный Python
Создание полноценного интерфейса командной строки с использованием Python — Advanced Python
Чтобы изучить расширенные функции языка программирования, вам следует попробовать создать..