Публикации по теме 'data-science'
Обзор: MNC - многозадачный сетевой каскад, победитель в 2015 году сегментации COCO (сегментация экземпляров)
Три этапа: дифференциация экземпляров, оценка масок и категоризация объектов.
На этот раз мы кратко рассмотрим MNC (многозадачный сетевой каскад) от Microsoft Research . Модель состоит из трех сетей, соответственно различающих экземпляров , оценивающих масок и категоризации объектов . Эти сети образуют каскадную структуру и спроектированы так, чтобы разделять их сверточные функции.
Компания MNC заняла 1-е место в конкурсе на сегментирование COCO в 2015 году . И он опубликован..
Машинное обучение - алгоритм
В предыдущей статье мы рассмотрели основы машинного обучения. В этой статье мы углубимся в более традиционные алгоритмы машинного обучения, включая регрессию, классификацию, ядра, гауссовский процесс, байесовскую линейную регрессию, SVM, кластеризацию и дерево решений. Также рассматриваются другие темы, включая функции стоимости, регуляризацию, MLE, MAP, аппроксимацию Лапласа и ограниченную машину Больцмана. Мы быстро пройдем через некоторые глубокие сети, такие как LSTM. Кроме..
Исследовательский анализ данных в R: модель визуализации, обобщения и машинного обучения данных
Исследовательский анализ данных в R: обобщение данных, визуализация и прогнозная модель
Извлечение значения набора данных
Исследовательский анализ данных неизбежен для понимания любого набора данных. Он включает обобщение данных, визуализацию, некоторый статистический анализ и прогнозный анализ. В этой статье основное внимание будет уделено повествованию данных или исследовательскому анализу данных с использованием R и различных пакетов R.
Эта статья будет охватывать:
Обобщение..
5 выводов из опыта больших данных, Испания, 2017 г.
5 выводов из опыта больших данных, Испания, 2017 г.
Недавно у меня была возможность посетить Big Data Spain 2017, одну из трех крупнейших конференций в Европе по большим данным, искусственному интеллекту, облачным технологиям и цифровой трансформации. Он проходил 16 и 17 ноября 2017 года. Со спикерами из Google, Uber, Amazon, Facebook, Spotify и других ведущих компаний обсуждались темы от современных инфраструктур больших данных до глубокого обучения и от блокчейна до байесовского..
Часть 4 - Создание модели автоматизированного машинного обучения на основе данных моделирования автомобилей
Это четвертая часть серии статей о IoT Edge. Просмотрите основную статью или перейдите в часть 3 , чтобы просмотреть предыдущую статью.
car-train.csv 6cjfaJQN.png' />
Резюме и следующие шаги
Мы только что создали два симулятора, которые будут производить данные, которые мы хотим отфильтровать. Прежде чем мы сможем создать наши модули для этого, мы сначала обучим модель ИИ, которая работает на основе этих данных.
Что собирается делать эта модель ИИ? Что ж, для данных об..
Сверточные нейронные сети для быстрого распознавания ипотечных документов
В Snapdocs мы помогаем ипотечным профессионалам закрывать более 50 000 ипотечных кредитов в месяц по всей территории США. Подавляющее большинство этих закрытий ипотечных кредитов проходят гладко, но иногда проблемы возникают уже при подписании контракта. Проведя анализ, мы обнаружили, что большой процент споров при подписании документов возникает из-за путаницы в условиях ссуды. Например, заемщик не ожидает закрытия до закрытия сделки или процентных ставок. В Snapdocs мы хотим, чтобы..
Зыбучие пески «А.И.»
Почему A.I. дебаты терпят неудачу
Публичная дискуссия вокруг А.И. имеет значение для финансирования, исследований, регулирования и масштабов злонамеренного злоупотребления. Наш дискурс терпит неудачу, потому что мы коллективно выставляем напоказ несколько определений этого термина.
Блестящий ажиотажный поезд
С тех пор, как чрезмерно усердное и отвратительное замечание о том, что наука о данных является самой сексуальной работой XXI века , и возникшая в результате..
