Публикации по теме 'deep-learning'
Состояние самоконтролируемого обучения в 2023 году, часть 9 (машинное обучение)
SSL-Cleanse: обнаружение и устранение троянских программ в самоконтролируемом обучении (arXiv)
Автор: Мэнсин Чжэн , Цзяци Сюэ , Сюнь Чен , Лэй Цзян , Цянь Лу .
Аннотация: самоконтролируемое обучение (SSL) — широко используемый подход к обучению и кодированию представлений данных. Используя предварительно обученный кодировщик изображений SSL и обучая поверх него нижестоящий классификатор, можно добиться впечатляющей производительности в различных задачах с очень небольшим..
16 вопросов для собеседования, которые проверят ваши навыки машинного обучения (часть 1)
Карьера , Машинное обучение
16 вопросов для собеседования, которые проверят ваши навыки машинного обучения (часть 1)
Превосходные результаты собеседований по машинному обучению
1) Что такое внутренний ковариационный сдвиг и каковы его последствия?
Внутренний ковариационный сдвиг происходит, когда статистическое распределение входных данных резко меняется по сравнению с другими входными данными. Когда распределение входных данных изменяется, скрытые слои пытаются научиться..
Будущее искусственного интеллекта: развенчание мифов и принятие реальности
Искусственный интеллект (ИИ) на протяжении десятилетий захватывал наше воображение, вызывая как волнение, так и опасения по поводу его возможностей. Поскольку технологии продолжают развиваться, важно отделять факты от вымысла, когда речь идет о будущем ИИ. В этом блоге мы рассмотрим некоторые распространенные мифы, связанные с искусственным интеллектом, и прольем свет на захватывающие реалии, которые нас ждут впереди.
Миф 1: ИИ полностью заменит людей
Одним из наиболее..
Прогнозирование цен на автомобили с помощью машинного обучения и науки о данных
Прогнозирование цен на автомобили с помощью машинного обучения и науки о данных
Используя такие функции, как MPG, модель, год выпуска и тип двигателя, прогнозируйте цену автомобилей с помощью машинного обучения и обработки данных.
Многие хорошо знакомы с терминами машинное обучение и наука о данных . Фактически, он стал настолько повсеместным, что многие инженеры-программисты и веб-разработчики также знают об этих терминах и используют их в своей повседневной работе...
Как максимизировать успех проекта ML с помощью эффективного определения объема? | Млопс 5
В наших прошлых статьях этой серии мы видели многое. Мы начали наше путешествие с рассмотрения жизненного цикла проекта. После этого мы получили обзор каждой фазы жизненного цикла. Если вы до сих пор следили за этой серией, вы должны знать о стандартных практиках на разных этапах жизненного цикла. Давайте взглянем на жизненный цикл один раз.
После краткого обзора жизненного цикла мы рассмотрели отдельные фазы. После последовательного перехода от одного этапа проекта к другому..
Работа с моделями преобразования текста в изображение, часть 3 (машинное обучение)
Кондиционирование пространственного макета с нулевым выстрелом для моделей распространения текста в изображение (arXiv)
Автор : Гийом Куэрон , Марлен Карей , Матье Корд , Стефан Латюильер , Якоб Вербек .
Аннотация: Крупномасштабные модели преобразования текста в изображение значительно улучшили современное состояние генеративного моделирования изображений и позволяют использовать интуитивно понятный и мощный пользовательский интерфейс для управления процессом создания изображений...
Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)
Непрерывный контроль с помощью глубоких нейронных сетей
Введение:
Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG) — это современный алгоритм в области обучения с подкреплением. Он специально разработан для сред с непрерывным пространством действий, что позволяет агентам изучать оптимальные политики для задач, требующих точного контроля. В этом блоге мы рассмотрим принципы работы DDPG, обсудим его основные концепции, предоставим пример реализации кода на Python и рассмотрим его..
Новые материалы
Интуитивное понимание тензоров в машинном обучении
Тензор является важной концепцией во многих научных областях, таких как математика, физика, обработка сигналов и компьютерное зрение, и это лишь некоторые из них. В математике тензор — это..
Использование машинного обучения для диагностики болезни Альцгеймера, часть 4
Маркеры семантической согласованности для ранней диагностики болезни Альцгеймера (arXiv)
Автор: Давиде Колла , Маттео Дельсанто , Марко Агосто , Бенедетто Витиелло , Даниэле Паоло Радичони..
Почему объяснимость так важна прямо сейчас?
По мере того, как системы искусственного интеллекта и инструменты на основе машинного обучения распространяются в нашей повседневной жизни, как практики, так и критики все чаще заявляют о..
Анимированный математический анализ
Использование Manim для создания математических анимированных визуализаций
Визуализация данных помогает понять скрытые закономерности в данных, которые невозможно визуализировать..
Создание простого слайдера изображений с помощью JavaScript
Узнайте, как создать базовый слайдер изображений с помощью HTML, CSS и JavaScript.
Введение
В этом уроке мы создадим удобный слайдер изображений, используя JavaScript, HTML и CSS. Ползунок..
Создание базы данных с помощью супергероя «Python»
В этом посте мы узнаем, как создать «базу данных SQLite с помощью модуля python sqlite3, создав простую функцию входа и регистрации. Готовы ли вы к этому путешествию? Если да , давайте приступим..
ИИ для чайников: руководство для начинающих по пониманию будущего технологий
Вы чувствуете, что остались позади в мире ИИ? Не волнуйтесь, вы не одиноки! Со всей этой шумихой вокруг искусственного интеллекта может быть трудно понять, с чего начать. Но не позволяйте сленгу..