Публикации по теме 'artificial-neural-network'
Основные различия между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением
Искусственный интеллект - это будущее технологического футбола, и теперь некоторые из самых передовых в мире искусственного интеллекта и машинного обучения можно разработать за считанные часы на персональном компьютере с фреймворками с открытым исходным кодом. ИИ станет более распространенным и универсальным, чем он есть. Программное обеспечение станет более интеллектуальным и многофункциональным, поскольку новейшие разработки в области обработки естественного языка, компьютерного..
Введение в нейронные сети с использованием Tensorflow от Google
Tensorflow - это фреймворк, разработанный Google Brain Team для программирования потоков данных для ряда задач, который также используется для задач глубокого обучения, таких как нейронные сети.
Почему Тензор? Это способ представления данных в глубоком обучении. Тензор - это многомерный массив. Это может быть 1 размер - одно число, 2 - квадрат чисел, 3 - куб чисел или столько, сколько вы можете себе представить.
Размерность тензора - это его ранг.
В Tensorflow у нас есть..
Зачем нам нужна предварительная обработка данных
В предыдущем посте мы говорили о предварительной обработке и о том, что Scikit Learn — очень хорошая библиотека Python для решения этой задачи. Мы упомянули некоторые преимущества библиотеки и некоторые ее функции. Тем не менее, для некоторых из вас может быть недостаточно того, что я говорю, что предварительная обработка — очень важная задача, которую необходимо выполнить перед созданием наших моделей ИИ. В этом посте мы собираемся перечислить различные проблемы, которые существуют в..
Построение нейронной сети MLP
Шаги, необходимые для построения нейронной сети MLP:
1. Предварительно обработайте данные:
В соответствии с поставленной задачей выполните очистку данных, например дедупликацию, удаление ненужных элементов, таких как URL-адреса и т. д. (при работе с текстовыми данными). Преобразуйте текстовые данные в числовые векторы. (при работе с текстовыми данными) Не забудьте нормализовать данные.
2. Выбор архитектуры:
В соответствии с потребностями цели:
Выберите соответствующее..
ИИ и большие данные в глобальном улучшении здоровья
Если две технологии оказали огромное влияние на мир, то ИИ и большие данные попадают в этот список. Обладая таким большим потенциалом, обе эти технологии могут привести к изменению парадигмы в том, как работает бизнес, и в большей степени они смогли оказать это влияние. ИИ или искусственный интеллект уже набирает обороты: от использования для создания приложений, автоматизирующих эту функцию, до создания сложного алгоритма, который может повлиять на наш образ жизни. Одно из основных..
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Среди целей устойчивого развития - ликвидация голода и сокращение отсутствия продовольственной безопасности. Для достижения этих целей необходимо внести глубокие изменения в мировой продовольственный и сельскохозяйственный сектор. С этой целью автоматизация в сельском хозяйстве играет ключевую роль в увеличении производства для удовлетворения растущего спроса на продукты питания из-за продолжающегося роста населения. С развитием технологий и вычислительной мощности возникла целая область..
Классификация изображений с помощью сверточной нейронной сети
Доступны коды Python : https://github.com/JNYH/Project_Kojak
SPCA ежегодно принимает от 7000 до 9000 животных. Половина из них - брошенные домашние животные, такие как кошки, собаки, кролики и морские свинки. Идентификация питомца требует времени и, следовательно, продлевает время ожидания его включения в список для усыновления.
В NParks есть группа волонтеров, которые регулярно встречаются для наблюдения за птицами. В то же время они помогают собирать данные о популяции..
