Публикации по теме 'machine-learning'


GitHub All-Stars # 2: face-api.js
Добро пожаловать во второй выпуск GitHub All-Stars. На прошлой неделе у нас была возможность проанализировать бот, созданный для Saliens - веб-игру, созданную в поддержку летней распродажи Steam. Теперь мы попробуем взглянуть на что-нибудь более тяжелое и более сложное. Мы снова попытаемся провести анализ кодовой базы, на этот раз сосредоточившись на justadudewhohacks / face-api.js - отличном примере использования TensorFlow в веб-приложении. Отказ от ответственности: я..
Устранение размытости изображения с помощью сверточных автоэнкодеров (учебное пособие по проекту глубокого обучения)
Размытие — это нерезкая область изображения, вызванная движением камеры или объекта, неточной фокусировкой или использованием диафрагмы, обеспечивающей малую глубину резкости. Это приводит к уменьшению разрешения изображения, делая контуры и особенности изображения нечеткими. Таким образом, чтобы получить более четкое изображение, мы можем либо переснять ту же фотографию с предпочтительным фокусом объектива камеры, либо использовать наши знания о глубоком обучении и воспроизвести..
Освоение линейной регрессии: подробное руководство по построению точных прогностических моделей
Линейная регрессия — один из самых фундаментальных и широко используемых алгоритмов в прогнозном моделировании, важной области исследований в науке о данных. Это простой, но мощный инструмент статистического анализа, который доказал свою высокую эффективность при построении точных прогностических моделей в широком диапазоне отраслей и приложений. В этой статье мы предоставим подробное руководство по освоению линейной регрессии, которое поможет вам построить прогностические модели,..
Спектральное кодирование категориальных признаков
Другой способ встраивания сущностей Около года назад я работал над регрессионной моделью, в которой было более миллиона функций. Излишне говорить, что обучение было очень медленным, и модель сильно переоснащалась. Изучив эту проблему, я понял, что большинство функций были созданы с использованием однократного кодирования категориальных функций, а некоторые из них имели десятки тысяч уникальных значений. Проблема отображения категориальных характеристик в пространство меньшей..
Использование моделей времени ожидания для создания динамических услуг транспортных средств (обзор + техническое обслуживание автомобилей…
Написано командой MSBA Capstone в сотрудничестве с 99P Labs: Ти Лакхананукун , Прак Пола , Ребекка Стивенс и Джоселин Ван Команда MSBA Capstone входит в программу Магистр наук в области бизнес-аналитики Университета Карнеги-Меллона. Оглавление Обзор проекта и структура Бизнес-понимание Понимание данных Подготовка данных — Проверка опроса Методология моделирования Оценка модели — Важность функции Заключение и следующие шаги Благодарности..
Что такое искусственный интеллект и как он работает на самом деле? Руководство для начинающих
Что подразумевается под термином «Искусственный интеллект»? Искусственный интеллект – это интеллект, который помогает человеку уменьшить нагрузку или задачу. Например: беспилотные автомобили , Siri , Cortana и т. д. Краткая история ИИ :- 1956  В конце 1956 года Джон Маккарти ввел термин ИИ, также известный как искусственный интеллект. 1969 –  позже группа инженеров-программистов создала первого робота, способного выполнять различные задачи, и первый искусственный интеллект,..
Будущая сфера науки о данных
В эпоху передовых технологий наука о данных становится многообещающей профессией. По данным Бюро статистики труда США (2021 г.), ожидается, что область исследований данных и компьютерной информации вырастет на 22% с 2020 по 2030 г., что в три раза превышает темпы роста средней профессии, создавая 11,5 миллионов рабочих мест в науке о данных и аналитике. Широкий спектр отраслей использует науку о данных, чтобы использовать преимущества бизнес-аналитики. Специалисты по данным работают..