Публикации по теме 'neural-networks'
Применение первой глубокой нейронной сети Эндрю Нг к набору данных Titanic Survival
Вы были потрясены первым курсом Coursera по глубокому обучению Эндрю Нг, возможно, даже проглотили его за неделю . Мы все были! Но удерживайте свои нетерпеливые пальцы от перехода на второй курс, прежде чем применять полученные знания к новому набору данных.
В этом посте рассматривается применение нейронной сети к набору данных Titanic Survival от kaggle. Это помогает читателю углубить понимание нейронных сетей вместо того, чтобы просто выполнять тщательно подобранный код Эндрю Нг...
Освоение матриц: комплексное руководство по машинному обучению
Освоение матриц: комплексное руководство по машинному обучению
Матрицы — это важная математическая концепция, которая играет важную роль в машинном обучении. Они служат фундаментальной структурой данных для представления и управления данными. В этом подробном руководстве мы углубимся в матрицы, изучая их свойства, операции и практическое применение в машинном обучении. Начнем с понимания того, что такое матрицы.
Матрица — это прямоугольный массив чисел, символов или выражений,..
Классификация птиц на основе звука
Как группа польских женщин использовала глубокое обучение, акустику и орнитологию для классификации птиц
Вы когда-нибудь задумывались, как зовут птицу, которую вы только что слышали поет? Группа женщин из местного польского отделения организации Women in Machine Learning & Data Science (WiMLDS) не только подумала об этом, но и решила самостоятельно создать решение, позволяющее обнаруживать птиц. виды - в зависимости от звука, который они издают.
Этот проект был разработан как..
Современные CNN, вдохновленные мозгом
Сверточные нейронные сети (CNN) были вдохновлены зрительными системами животных, чтобы искусственно выполнять задачи, основанные на зрении, такие как классификация изображений и распознавание объектов. Эти CNN со временем претерпели значительные изменения, оптимизируя каждую проблему, с которой они сталкиваются. Насколько сегодняшние сети похожи на зрительную кору головного мозга животных? Что ж, короткий и простой ответ заключается в том, что они совсем не похожи. В этой статье я..
Искусственный интеллект — 5 выводов из панельной дискуссии HackerOne
27 июля компания HackerOne провела виртуальную панельную дискуссию и круглый стол с этическими хакерами из сообщества HackerOne, чтобы обсудить ситуацию с искусственным интеллектом (ИИ) и сотрудничество в рамках h . >сообщество, выступающее против использования ИИ в целях этического взлома.
В результате широкого обсуждения мы собрали 5 выводов о рисках, связанных с последней инновацией искусственного интеллекта, популяризированной ChatGPT. Эта технология, которую обычно называют..
UViM от Google Brain: унифицированный подход к моделированию разнообразных зрительных задач без модификаций
Глубокие нейронные сети произвели революцию в области компьютерного зрения, добившись беспрецедентной производительности в широком диапазоне задач. Однако производство многомерных структурированных выходных данных для задач зрения, таких как сегментация изображения, монокулярная оценка глубины, обнаружение объектов и т. д., требует ручной обработки…
Начало работы с нейронными сетями в Python
Нейронные сети — это тип алгоритма машинного обучения, который смоделирован по образцу структуры и функций человеческого мозга. Было показано, что они невероятно эффективны в решении широкого круга задач, от распознавания изображений и речи до обработки естественного языка и игр. В этой статье мы рассмотрим основы нейронных сетей и способы их реализации в Python.
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети — это класс алгоритмов машинного обучения, вдохновленных структурой и функциями..
