Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Кубики Рубика, NVIDIA TAO и прекрасно размеченные игрушки — Rendered.ai на CVPR 2022!
TLDR: Rendered.ai объединяется с NVIDIA на конференции CVPR 2022 в Новом Орлеане, где в следующий понедельник, 20 июня, мы проведем полудневное руководство по использованию платформы синтетических данных для создания данных для ИИ. Обучение машинному обучению и проверка! Если вы собираетесь быть в Новом Орлеане на следующей неделе на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов, известной как CVPR 2022 , мы приглашаем вас зайти и посетить наш полудневный учебный курс,..
Как узнать, какой статистический тест использовать для проверки гипотез?
Когда какой тест использовать - Т-тест, Тест хи-квадрат, ANOVA. Статистика - неотъемлемая часть науки о данных и машинного обучения. Статистика - это подполе математики, которая относится к формализации отношений между переменными в форме математических уравнений. Он пытается найти отношения между переменными, чтобы предсказать результаты. Суть статистики - это изучение сбора, анализа, интерпретации, представления и организации. Существует множество статистических тестов для..
Множество уловок для классификации изображений
Приходите получить свои вкусности глубокого обучения Я пишу информационный бюллетень для учащихся под названием Mighty Knowledge. Каждый новый выпуск содержит ссылки и основные уроки из самого лучшего контента, включая цитаты, книги, статьи, подкасты и видео. Каждый выбран специально для того, чтобы научиться жить более мудрой, счастливой и полной жизнью. Зарегистрируйтесь здесь . Когда вы в последний раз видели теорию, 100% совпадающую с практикой в ​​Deep Learning? Это..
Создание автоматического классификатора изображений
Ты выучишь: Как найти фильтр автоматически, улучшив классификатор. Как повысить сложность обнаружения, добавив новые изображения большего размера Протестируйте классификатор с новыми изображениями Автоматический поиск фильтра Все вы, возможно, узнали, как создать действительно простой классификатор изображений, который сможет определять, было ли изображение горизонтальной или вертикальной линией. Но недостатком этого классификатора является то, что нам нужно создавать фильтр..
Примеры использования гиперсетей в машинном обучении, часть 3
Краткий обзор гиперсетей в глубоком обучении (arXiv) Автор: Винод Кумар Чаухан , Цзяндун Чжоу , Пин Лу , Сохейла Молаи , Дэвид А. Клифтон . Аннотация: Гиперсети, или сокращенно гиперсети, представляют собой нейронные сети, которые генерируют веса для другой нейронной сети, известной как целевая сеть. Они появились как мощный метод глубокого обучения, который обеспечивает большую гибкость, адаптируемость, более быстрое обучение, обмен информацией, сжатие моделей и т. д. Гиперсети..
Подразумеваемая волатильность рынка
Дивизии и образование Подразумеваемая волатильность может быть сложной темой. Эта статья призвана дать интуитивно понятное и ясное представление о том, что такое подразумеваемая волатильность и как ее вычислить численно с помощью Python. Во-первых, давайте рассмотрим проблемное пространство… Предположим, мы торгуем опционным контрактом на базовую акцию с европейской выплатой (только исполнение…
Как быстро развернуть TinyML на микроконтроллерах
Вам интересно узнать об искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (МО)? Вы хотите знать, как использовать его на микроконтроллерах, с которыми вы уже работаете? В этой статье мы познакомим вас с машинным обучением на микроконтроллерах. Эта тема также известна как крошечное машинное обучение (TinyML). Приготовьтесь проиграть ESP-EYE в камень, ножницы, бумагу. Вы узнаете о сборе и обработке данных, о том, как спроектировать и обучить ИИ и как запустить его на микроконтроллере...