Squeak.ru - шаблоны программирования

Публикации по теме 'data-science'


Насколько важны данные в машинном обучении?
Мы видим данные повсюду вокруг нас. Есть много компаний, которые генерируют большие объемы данных, которые можно использовать для различных целей машинного обучения и искусственного интеллекта соответственно. Мы видим Amazon, Facebook или Google, которые генерируют чрезвычайно большие данные. Каждый поиск в Google может привести к созданию большого количества данных, и, добавив к этому большую базу пользователей, мы видим, что существует огромное количество данных. Таким образом, данных,..
Работа с полями нейронного излучения, часть 3 (машинное обучение)
Основы полей нейронного излучения NeRF: Neural Radiance Fields Мы представляем метод, который обеспечивает самые современные результаты для синтеза новых видов сложных сцен путем оптимизации… www. matthewtancik.com MEIL-NeRF: инкрементное изучение полей нейронного излучения с эффективным использованием памяти (arXiv) Автор: Джэён Чунг , Кангеон Ли , Сунгён Байк , Кён Му Ли Аннотация: Опираясь на возможности..
Поздравляю! Вы только что сделали свой первый шаг к превращению в волшебника. Возьмите чашку кофе и присаживайтесь.
Поздравляем! Вы только что сделали свой первый шаг к превращению в волшебника. Возьмите чашку кофе и присаживайтесь. Нейронные сети работают как по волшебству! Используя ResNet50, можно реализовать нейронную сеть распознавания изображений с помощью чуть менее пятидесяти строк кода, и она будет распознавать ваши изображения кошек или собак с довольно хорошей точностью. Это чистая магия, и суть того, что это возможно сегодня, даже после понимания того, как это работает, все еще..
Как работает промежуточный надзор, часть 2 (машинное обучение)
Эффективная сегментация медицинских изображений с промежуточным механизмом наблюдения (arXiv) Автор: Ди Юань , Цзюнян Чен , Чжэнхуа Сюй , Томас Лукасевич , Чжиган Фу , Гуйчжи Сюй . Аннотация: Поскольку путь расширения U-Net может игнорировать характеристики небольших целей, предлагается промежуточный механизм наблюдения. Исходная маска также вводится в сеть как метка для промежуточного вывода. Тем не менее, U-Net в основном занимается сегментацией, а извлеченные признаки также..
Вот как Microsoft использует Python
Добро пожаловать! Microsoft — крупная компания, разрабатывающая как аппаратные, так и программные продукты, поэтому давайте рассмотрим несколько способов использования языка программирования Python! Наука о данных / Инженерия машинного обучения Во-первых, одна из основных причин, по которой Microsoft использует Python, заключается в их проектах по науке о данных / машинному обучению, почему Python…
Примеры использования машинного обучения в здравоохранении
Сектор здравоохранения создает огромное количество данных, которые используются для машинного обучения. Алгоритм машинного обучения находит закономерности на основе данных, предоставленных сектором здравоохранения. Он помогает предоставить наиболее точное лекарство для пациента. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ:- Есть много вариантов использования, и многие из них находятся в стадии исследования. Вот несколько вариантов использования, которые мы собираемся..
Как повысить надежность модели ИИ на «последней миле»
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) быстро стали ключевыми факторами трансформации бизнеса. Они могут улучшить операции, сократить расходы, повысить качество обслуживания клиентов и стимулировать рост доходов. Однако последние инновации в машинном обучении и искусственном интеллекте ясно показали одну вещь: ИИ не работает изолированно. Как создатели ИИ, мы должны понимать, что новые модели машинного обучения влияют на людей, процессы и другие технологии, особенно..
Новые материалы
Очистить файлы Program .cache в Ubuntu 20.10
Очистите кеш за несколько простых шагов! GNU / Linux реализовал эффективное управление хранилищем для своих пользователей. Но заметили ли вы, что в вашей системе Linux заканчивается место,..
Использование Node.js для чтения действительно больших файлов (часть 1)
В этом сообщении в блоге есть интересный источник вдохновения. На прошлой неделе кто-то на одном из моих каналов в Slack опубликовал тестовое задание, которое он получил на должность..
Введение в градиентный спуск и обратное распространение
Введение в градиентный спуск и обратное распространение Как машинное обучение? Машинное обучение ( ML ) - это исследование компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются по..
Шаблон CQRS — C#
Этот архитектурный шаблон в основном говорит о том, что мы можем использовать одну модель для операций чтения, а другую — для операций записи. Звучит хорошо, но реализовать его может быть..
Освоение функций потерь в машинном обучении для регрессии: полное руководство по оптимизации…
Введение: Функция потерь является важным компонентом алгоритмов машинного обучения и статистических моделей. Его роль заключается в измерении несоответствия между прогнозируемым выходом модели и..
10 языков программирования, которые изменят мир в 2023 году
Мир программирования постоянно развивается, и востребованные языки постоянно меняются. Однако есть несколько языков, которые выдержали испытание временем и по-прежнему очень ценны для изучения в..
Чем заняться в наших библиотеках (апрель 2023 г.)
В апреле этого года мы празднуем обучение по-разному — от принятия позитивного и устойчивого мышления до понимания и сохранения местных популяций пчел, а также изучения новейших и новейших..