Публикации по теме 'neural-networks'
Машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы
НЛП ( обработка естественного языка ) и машинное обучение — это области информатики, связанные с ИИ (искусственным интеллектом). Машинное обучение может применяться во многих областях. НЛП заботится о понимании естественного языка человека, с которым программа (например, чат-бот) пытается общаться. Это понимание позволяет программе (т. е. чат-боту) как интерпретировать входные данные, так и создавать выходные данные в форме человеческого языка.
Машина обучается и использует свои..
Все о трансферном обучении!
В этой статье я познакомлю вас с миром трансферного обучения; происхождение, объяснение и реальная реализация этого!
2015 год, вы смотрите по телевизору своего любимого спортсмена / актера / актрису, и неожиданно у вас появляется симпатия к его одежде. Это может быть их обувь, или платье, или что-нибудь еще! Вы хотите примерить их один раз и испытать день из жизни вашей знаменитости. Но ты не можешь. Что, если я скажу вам, что вы можете? Что, если вы можете носить эту одежду в..
Обобщение в нейронных сетях
Каждый раз, когда мы обучаем наши собственные нейронные сети, нам нужно позаботиться о том, что называется обобщением нейронной сети. По сути, это означает, насколько хороша наша модель в изучении данных и применении полученной информации в другом месте.
При обучении нейронной сети будут присутствовать некоторые данные, которые нейронная сеть обучается , и будут некоторые данные, зарезервированные для проверки производительности нейронной сети. Если нейронная сеть хорошо работает с..
Skychain: ИИ для распознавания респираторных заболеваний
Медицина всегда извлекала выгоду из передовых технологий. Технологические достижения, такие как компьютеры, лазеры, ультразвуковая визуализация и т. Д., Подняли медицину до невероятных достижений. Следующей перспективной областью интереса в настоящее время являются искусственные нейронные сети (ИНС). Считается, что в ближайшие несколько лет нейронные сети найдут широкое применение для решения биомедицинских проблем. Он уже успешно применяется в различных областях медицины, таких как..
Простая линейная регрессия и градиентный спуск за 5 минут
Мысли вслух, Борис Крюк
Базовые концепты
Позвольте представить вам уравнение прямой на плоскости: y=kx+b. Так получилось, что многие переменные в мире связаны именно линейной зависимостью.
Конечно, в действительности данные никогда не бывают «чистыми». При построении двух наборов на диаграмме рассеяния мы получаем набор точек, в которых можно найти общий тренд (1).
Таким образом, наше «линейное уравнение» преобразуется в уравнение вида: Y=kx+b+ę. Добавленный параметр ę..
Раскройте потенциал NeuralProphet: настройка гиперпараметров
Руководство по оптимизации гиперпараметров для более точных прогнозов: от трендов и сезонности до прогнозов AR-Net.
Поиск оптимальных гиперпараметров для вашей модели прогнозирования временных рядов может оказаться непростой задачей: это похоже на поиск неуловимого горшка с золотом на конце радуги. Вам необходимо точно знать, что делает каждый параметр, где задавать значения и как они взаимодействуют друг с другом, чтобы сделать вашу модель максимально точной. Даже если вы хорошо..
Логистическая регрессия в AI/ML: подробное объяснение с примерами
Логистическая регрессия в AI/ML: подробное объяснение с примерами
Логистическая регрессия — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который используется для прогнозирования вероятности возникновения события. Это алгоритм классификации, что означает, что его можно использовать для классификации данных на две или более категории.
Понимание логистической регрессии
По своей сути логистическая регрессия — это статистический метод, используемый для двоичной классификации,..
Новые материалы
Прогнозирование дорожного движения с использованием модели ГРУ
Мотивация или идея . Единственная и единственная цель этого блога — обратиться к распространенной проблеме, с которой мы сталкиваемся в настоящее время, то есть к застреванию в пробках. Я..
Проект: прогнозирование цен на акции с использованием модели регрессии случайного леса в Python
Отказ от ответственности. Это исследовательский и образовательный подход к получению информации. Не инвестируйте с помощью алгоритма, материалов и результатов из этой статьи из-за рисков,..
Развертывание прогрессивного веб-приложения ReactJs на Heroku
В этой статье я расскажу вам, как мы можем преобразовать наше приложение responseJs в прогрессивное веб-приложение, и мы развертываем его на Heroku с помощью простых и легких шагов. Итак,..
зависит от. Если это функция компоновщика, то нет ничего плохого в том, что они собираются выше…
зависит. Если это функция компоновщика, нет ничего плохого в том, что они собирают функции более высокого уровня.
если это не так, вы правы.
RunJS ускоряет разработку в 10 раз
Я не шучу, этот инструмент значительно повышает производительность!
Я пишу JavaScript уже как минимум 10 лет, и то, что большинство JS-разработчиков не говорят вслух, — это МНОГО копирования и..
Выбросы, как найти выбросы и сводка по 5 числам
Вы когда-нибудь сталкивались с выбросами при обучении модели машинного обучения? или когда-либо думал
Что такое выбросы?
Выбросы — это точки данных, которые значительно отличаются от остальных..
Котлин с открытым исходным кодом, 2023 г.
Котлин с открытым исходным кодом, 2023 г.
Хотите изучить Kotlin, тогда попробуйте проект с открытым исходным кодом
Участие в Open Source было одним из лучших шагов, которые я сделал за свою..