Публикации по теме 'machine-learning'
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..
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 мере накопления опыта. Он рассматривается как разновидность искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения создают математическую модель на основе выборочных данных, известных как обучающие данные , для того, чтобы делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными на..
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 фактическим выходом, что позволяет нам количественно оценить производительность модели и повысить ее точность. Различные функции потерь используются в зависимости от типа решаемой проблемы и анализируемых данных, и их необходимо тщательно выбирать, чтобы гарантировать, что они отражают конкретные..
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 компьютерных технологий. Родители также могут развивать художественные таланты своих детей-подростков и учиться помогать им справляться с эмоциональными вспышками.
Создайте свою собственную детскую книжку с картинками — подростки пишут
Сб, 1 апреля 2023 г. с 15:00 до 16:30.
Присоединяйтесь..
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..
Новые материалы
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 ...
Что такое A11y (и почему вы должны его использовать)
Возможно, вы слышали об атрибутах W3C или ARIA, но что они на самом деле означают?
Доступность определяется как процесс разработки продуктов, устройств и сред, которые могут использовать люди..
День 76/100 Книга
День 76/100 Книга
Обучение — это непрерывный процесс с ресурсами, широко используемыми людьми, которые признают сложный путь достижения успешной цели. Хотя поначалу это может показаться..
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..
API следующего поколения: gRPC n Javascript
gRPC - быстро развивающаяся технология, которая потенциально может заменить протокол HTTP. Это быстрее, чем традиционные HTTP-вызовы, потому что он отправляет данные в двоичном формате, а не в..
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..