Публикации по теме 'machine-learning'
Ускорение k-ближайших соседей в 600 раз с помощью RAPIDS cuML
Классификация k-ближайших соседей - это простой метод машинного обучения, который предсказывает неизвестное наблюдение с использованием k наиболее похожих известных наблюдений в наборе обучающих данных. Во второй строке примера, изображенного выше, мы обнаруживаем, что семь цифр 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5 из обучающих данных наиболее похожи на неизвестную цифру. Затем мы используем большинство голосов, чтобы предсказать, что неизвестная цифра будет 3.
Расчеты расстояния
Алгоритм..
Меритократия под управлением ИИ
Что может быть справедливее власти, основанной на способностях и таланте человека? Все! Коренная проблема меритократии — это способ измерения вышеупомянутых «способностей и талантов». Как только вы определите правила, завтра появится толпа консультантов о том, как взломать их и получить желаемые атрибуты, не зарабатывая их.
Мы сталкиваемся с такими ситуациями во всех сферах нашей жизни: высшее образование, профессиональные сертификаты и даже поиск в Google. Да, просто скажите всем, что..
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..
Gmail Smart Compose: умный способ написать электронное письмо
Gmail означает почту Google, это бесплатная служба электронной почты, предоставляемая Google по всему миру. Google официально запустил Gmail в 2004 году, и в настоящее время этой услугой пользуются 3,8 миллиарда клиентов. Основная функциональность Gmail заключается в общении с другими пользователями с помощью текстовых сообщений, а также в хранении важных файлов, к которым можно быстро получить доступ.
Оглавление:
"Введение"
Формулировка машинного обучения
Ограничения..
Новые материалы
Ускоренный курс по жадным алгоритмам
Дай мне, дай мне, дай мне
Аудитория
Эта статья предназначена для инженеров, достаточно хорошо разбирающихся в программировании, структурах данных и алгоритмах. Он в основном основан на..
Изучайте Java (Урок 2: Комментарии)
Как и зачем использовать комментарии в java с примерами
Введение:
Комментарии — это строки текста в программе Java, которые игнорируются компилятором и используются для добавления..
Async Await в Swift: легкое управление параллелизмом
Введение в запуск асинхронного кода
Асинхронный код выполняет несколько операций одновременно. Параллелизм необходим при выполнении тяжелых вычислений или сетевых запросов. Однако это может..
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..