Публикации по теме 'deep-learning'
Глубокая оценка качества перевода — даже Google не понимает правильно
Как правильно провести глубокую оценку качества перевода — от метрик до общих предостережений
Десять лет назад изучение нового языка было проблемой. Перевод текстов слово за словом занял целую вечность — вам сначала нужно было пройтись по словарю в поисках буквы, с которой начинается слово, затем вы должны были найти само слово, а затем выбрать перевод, который будет нести смысл, который лучше всего подходит к предложению. .
Сегодня выучить новый язык намного проще. В нашем..
Путь к мастерству: моя сертификация Google Cloud Professional Machine Learning Engineer…
В этой статье я поделюсь своим опытом прохождения Google Cloud Professional Machine Learning Engineer Certification в сентябре 2022 года.
Мой фон
Во-первых, я считаю важным обсудить мой опыт, поскольку путь обучения и время, затраченное на обучение, могут значительно различаться в зависимости от предыдущего опыта экзаменуемого.
Я познакомился с основами машинного обучения и глубокого обучения во время учебы в университете, когда моя лаборатория была сосредоточена на медицинской..
Применение искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни
Применение искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни
Бен Купер, 13-летний школьник, участвует в конкурсе и выигрывает умный дом под названием Пэт . Умный дом способен самостоятельно управлять всем, от света до кухни. Он выбирает сообщения из ящика. Он разговаривает с Беном и работает по его команде. Дом был основан и разработан на основе приложения ИИ.
Ну, это детский фильм Диснея из 90-х, Умный дом. Это может звучать безумно, но искусственный интеллект больше не..
Как работает генеративно-состязательная сеть Вассерштейна, часть 4 (машинное обучение)
Исследование недостаточности и переобучения в генеративно-состязательных сетях Вассерштейна (arXiv)
Автор: Бен Адлам , Чарльз Вайль , Амол Капур .
Аннотация: мы исследуем недостаточное и переоснащение в генеративно-состязательных сетях (GAN), используя дискриминаторы, невидимые генератором, для измерения обобщения. Мы обнаружили, что производительность модели дискриминатора оказывает значительное влияние на качество модели генератора, и что плохая производительность генератора..
Узнайте, как обучить U-Net на вашем наборе данных
С целью выполнения семантической сегментации небольшого набора биомедицинских данных я предпринял решительную попытку демистифицировать работу U-Net с помощью Keras. Поскольку я не встречал ни одной статьи, которая систематически объясняла бы этапы обучения, мне пришла в голову мысль задокументировать это для других энтузиастов глубокого обучения. Некоторые из вас, должно быть, подумали, рассмотрел ли я теоретические аспекты этой концепции. Хотя я в первую очередь сосредоточен на..
Введение в различные типы сверток в глубоком обучении
Позвольте мне дать вам краткий обзор различных типов сверток и их преимуществ. Для простоты я сосредоточусь только на двумерных свертках.
Свертки
Сначала нам нужно согласовать несколько параметров, определяющих сверточный слой.
Размер ядра : размер ядра определяет поле обзора свертки. Обычный выбор для 2D - 3, то есть 3x3 пикселя. Шаг : шаг определяет размер шага ядра при перемещении по изображению. Хотя по умолчанию он обычно равен 1, мы можем использовать шаг 2 для..
Математика стабильной диффузии
Компьютерное зрение — это область исследований, в которой основное внимание уделяется тому, как компьютеры можно использовать для понимания и интерпретации визуального мира. Он включает в себя разработку алгоритмов и технологий, позволяющих компьютерам обрабатывать и анализировать изображения и видео с целью извлечения из них значимой информации.
Одним из аспектов компьютерного зрения, который включает использование моделей стабильной диффузии, является сегментация изображения, то есть..
Новые материалы
ИИ для общего блага, часть вторая
В нашем последнем блоге мы исследовали возможности ИИ для общего блага, указав на несколько инициатив по поиску действенных решений для продвижения справедливых и беспристрастных систем ИИ. По..
Время расцвета закончилось
Большую часть своей карьеры в индустрии программного обеспечения программисты работали с головой в песок.
Успех в отрасли требует навыков презентации и обучения других.
Ценность улучшенных..
Будущее сельского хозяйства: новый уровень производительности с современными технологиями
По мере роста населения мира растет и спрос на продукты питания. Фермеры сталкиваются с растущим давлением необходимости повышать урожайность и максимизировать производительность, манипулируя..
Состояние совместной фильтрации в 2022 году, часть 1
ResBeMF: Улучшение прогнозируемого охвата совместной фильтрации на основе классификации (arXiv)
Автор: Анхель Гонсалес-Прието , Авраам Гутьеррес , Фернандо Ортега , Рауль Лара-Кабрера..
Зачем изучать PYTHON в 2022 году !
Python — востребованный, доступный язык программирования с активным, постоянно растущим сообществом пользователей. Для тех, кто хочет сменить профессию в мире технологий с помощью..
Решение капч с помощью Puppeteer
Это руководство предназначено для текстовых кодов, а не для reCAPTCHA Google (см. конец этого сообщения).
Требования:
Антикапча или любой другой сервис по разгадыванию капчи. Модуль..
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
7 встроенных библиотек Python, которые необходимо знать
Стандартная библиотека Python значительно упрощает жизнь программистов, предоставляя широкий набор функций. Мы выбираем несколько..