Публикации по теме 'machine-learning'
Знакомьтесь: Флорентин Гут
Эта запись является частью нашей серии блогов Meet the Fellow, в которой рассказывается о стипендиатах факультета, недавно присоединившихся к CDS.
Познакомьтесь с Флорентином Гутом , который этой осенью присоединится к CDS в качестве научного сотрудника факультета. В настоящее время Гут заканчивает работу над докторской диссертацией в Ecole Normale Supérieure в Париже под руководством Стефана Малла. В своем исследовании Гут пытается понять, как глубокому обучению удается..
Вдохновение оптимизации колонии муравьев
Вероятностный метод поиска оптимальных путей
Проблемы оптимизации очень важны как в научной, так и в промышленной сфере. Некоторыми реальными примерами этих проблем оптимизации являются планирование расписания, планирование распределения времени медсестер, планирование поездов, планирование мощностей, проблемы коммивояжера, проблемы маршрутизации транспортных средств, проблема планирования групповых магазинов, оптимизация портфеля и т. Д. Многие алгоритмы оптимизации разработаны для..
Состояние исследований в космологии (2022), часть 1
1.Космологические исследования с помощью томографических пиков слабого линзирования HSC-SSP (arXiv)
Автор: Сянкунь Лю , Шо Юань , Чучжун Пань , Тяньюй Чжан , Цяо Ван , Цзухуэй Фань .
Аннотация: мы проводим томографические пиковые исследования слабой линзы, используя данные о сдвиге за первый год из исследования Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC-SSP). Эффективная площадь, используемая в нашем анализе после выбора поля, маски и исключения границ, составляет ~..
3 момента о клапане сброса давления, которые вы должны знать
1. Гидравлическая система с двойным насосом
В гидросистеме, показанной на рисунке, гидронасосы 1 и 2 подают масло под давлением к гидроцилиндрам 7 и 8 соответственно, а реверсивные клапаны 5 и 6 представляют собой трехпозиционные четырехходовые электромагнитные реверсивные клапаны Y-образного типа.
Есть проблема: при запуске гидронасоса и запуске системы давление перепускных клапанов 3 и 4 нестабильно, вибрирует, шумит. Тест показывает, что когда работает только один..
3 распространенные ошибки, которые совершают разработчики моделей автоматизации и машинного обучения
Автоматизация и искусственный интеллект могут применяться для создания инновационных продуктов, автоматизации процессов и улучшения качества обслуживания клиентов, часто путем прогнозирования. Эти прогнозы могут принести огромную пользу бизнесу, но предсказывать будущее очень сложно.
Компоненты задач автоматизации могут делать что-то относительно простое, например, использовать OCR (оптическое распознавание символов) для транскрипции в базу данных. Или они могут быть более сложными,..
Глубокое обучение: сила искусственных нейронных сетей
И. Введение
Представьте себе общество, в котором машины способны думать и учиться так же, как люди. Представьте себе мир, в котором компьютеры способны со сверхчеловеческой точностью ставить медицинские диагнозы, понимать и реагировать на человеческую речь, перемещаясь по неизведанным территориям. Благодаря экстраординарным возможностям глубокого обучения этот мир не так уж далек.
Разновидность машинного обучения, известная как глубокое обучение , недавно заполонила весь мир. Он..
ОБ МЕНЯ И МОИХ ЦЕЛЯХ
Да, я реальный человек
привет и добро пожаловать в мой профиль :)
Если вы читаете это, я хочу поблагодарить вас за то, что вы уделили свое драгоценное время чтению этого блога.
Я только начал писать на Medium, и я очень рад поделиться своим путешествием с вами, ребята.
НЕМНОГО ОБО МНЕ:
Я люблю искусственный интеллект, информатику и космос. Хотя иногда я испытываю любовь и ненависть к физике.
МОИ ЦЕЛИ - ДОКУМЕНТИРОВАТЬ СВОИ ПУТЕШЕСТВИЯ И ПОДЕЛИТЬСЯ МОИМ УЧЕНИЕМ:
Не буду..
Новые материалы
Глубокое обучение с подкреплением в производстве в Zynga
СОБЫТИЯ РАЗГОВОРЫ
Глубокое обучение с подкреплением в производстве в Zynga
Патрик Халина и Мехди Бен Айед | TMLS2019
В новостях о глубоком обучении с подкреплением говорилось о многих..
Мультиклассовая классификация изображений с использованием Alexnet Deep Learning Network, реализованная в Keras API
Введение
Компьютер - потрясающая машина (без сомнения), и я действительно очарован тем фактом, что компьютеры могут изучать и классифицировать изображения. Классификация изображений имеет свои..
«Освоение наивного Байеса: от интуиции к реализации на Python»
Наивный Байес — Часть 1
Тема, которую предстоит осветить:
1.Введение
2. Интуиция
3. Математическая формулировка
4. Как наивный Байес обрабатывает «числовые данные»..
Настройка модели XGBoost в python
Что такое тюнинг?
Деревья с градиентным усилением (и многие другие модели) используют набор параметров для управления процессом обучения. Эти параметры обычно называются гиперпараметрами и..
Фокус.
Фокус.
Я считаю, что фокус — это одна из тех забавных вещей, которые приходят и уходят, часто сами по себе. Это переменчиво. Либо это? Когда я играю на гитаре, пишу песни, рисую или..
Создание нейронной сети с нуля на Python: пошаговое руководство
Нейронные сети — это тип алгоритма искусственного интеллекта, который имитирует работу человеческого мозга. Они способны изучать закономерности и отношения в больших объемах данных, что делает..
Привет, Майкл :) Спасибо за действительно отличный вопрос!
Привет, Майкл :) Спасибо за действительно отличный вопрос!
На мой взгляд, это зависит от контекста. Некоторые инструменты, такие как StoryBook, могут помочь вам сделать это: смотреть, играть,..