Публикации по теме 'aritificial-intelligence'
Выбросы: что значит отличаться
Выбросы: что значит отличаться
Обнаружение выбросов в машинном обучении
Это не статья по самопомощи. Речь идет об обнаружении выбросов в машинном обучении.
В этой статье мы поговорим о том, что такое выброс, почему он имеет значение и как мы можем обнаружить выбросы и справиться с ними с помощью Python.
Что
выброс - это любое значение, которое значительно отличается от других значений. Очень расплывчато, правда? Но это наиболее подходящий вариант, поскольку нет единого..
Неконтролируемое изучение визуальных функций путем сопоставления кластерных назначений
Самоконтролируемое обучение, полу-контролируемое обучение, предварительное обучение, самообучение, надежные представления и т. Д. - вот некоторые из самых горячих терминов в настоящее время в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Недавний прогресс в самообучении поразителен. С этой целью исследователи FAIR разработали новую статью , в которой представлен новый метод изучения надежных представлений изображений.
Вступление
Одна из наиболее важных целей самостоятельного..
Мне очень нравится то, как Скотт Янг учится. Он говорит, что ключ к быстрому обучению - это налаживание связей и аналогий. С тех пор он…
Аналогии для обучения с подкреплением:
Мне очень нравится то, как Скотт Янг учится. Он говорит, что ключ к быстрому обучению - это налаживание связей и аналогий. С тех пор он вернулся к этому заявлению, но я все же нашел этот подход очень полезным. Важно активно вспоминать информацию, но также важно проводить аналогии, чтобы лучше понимать темы. В этом посте я подробно расскажу о аналогиях, которые я провел для обучения с подкреплением, чтобы помочь вам, ребята, лучше понять эту тему...
ОСНОВНЫЕ РЕСУРСЫ ДЛЯ ПОИСКА ДАННЫХ ЧАСТЬ-4
ВЕБ-САЙТ Awesome list of datasets in 100+ categories https://www.kdnuggets.com/2021/05/awesome-list-datasets.html
https://sebastianraschka.com/blog/2021/ml-dl-datasets.html https://enoumen.com/2021/04/23/data-sciences-datasets-data-visualization-data-analytics-big-data-data-lakes/
https://serokell.io/blog/best-machine-learning-datasets https://medium.com/@ODSC/25-excellent-machine-learning-open-datasets-940ca2124dfc
1)kaggle-https://www.kaggle.com/datasets , 𝚙𝚒𝚙 𝚒𝚗𝚜𝚝𝚊𝚕𝚕..
Может ли ИИ превзойти численные модели в прогнозировании погоды?
Посыл дождя когда-то приписывался божествам. Сегодня мы знаем, что это не так, но наши возможности прогнозирования дождя все еще далеки от божественных. ИИ помог со многими проблемами, но может ли он сделать прогноз дождя идеальным, мы узнаем в этом блоге.
В использовании искусственного интеллекта и машинного обучения в области прогнозирования погоды нет ничего нового, но с появлением глубокого обучения и очень больших моделей количество вариантов использования, которые могут быть..
Зачем вычитать скорость обучения * градиент из старого веса, чтобы получить новый вес, а не прибавлять ?? !!!!
Я думал об этой концепции с тех пор, как начал разбираться с концепцией градиентного спуска и способом обновления весов. Итак, вот мое понимание и, надеюсь, это поможет вам ответить на сам вопрос.
Возьмем пример простой линейной регрессии,
Y = m. X + c
Для простоты мы не будем рассматривать перехват, а остановимся на весе. Итак, уравнение теперь выглядит следующим образом:
Y =m.X
При выполнении градиентного спуска выполняются три основных шага:
Прямой проход: где вычисляется..
Искусственный интеллект может быть использован для сравнения статистики по коронавирусу Китая и Тайваня
В своих предыдущих постах я проводил сравнительный анализ того, как новые случаи заболевания COVID-19 и новые смерти влияют на страны Великобритании, США, Китая, Южной Африки и Швеции. В этом посте было обнаружено, что в Китае сейчас очень мало новых случаев и новых смертей, что странно, учитывая тот факт, что это такая большая страна. Ссылку на этот пост можно найти по адресу: - «Использование ИИ для измерения того, как пандемия коронавируса повлияла на Великобританию, США, Китай,..
