Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Неделя 5 - Теплота изображения

Название: Прогноз погодных условий по изображению Члены команды: Берк ГЮЛАЙ, Самет КАЛКАН, Мерт СЮРУЧЮОГЛУ Электронные письма соответственно: [email protected], [email protected], [email protected] У нас примерно 6500 данных. Каждые данные состоят из матрицы изображения со значениями RGB, и мы разделили их на данные обучения и проверки с соотношением% 25. Я построил так много архитектур CNN и попробовал их, чтобы получить наилучшие результаты. Я..

Как пройти специальный экзамен по машинному обучению AWS?

Машинное обучение AWS — это новейшее дополнение к сертификационному набору AWS, и, поскольку в нем есть слово Машинное обучение , многие люди заинтересуются им. Даже те, кто не в восторге от AWS. Недавно я сдал этот экзамен и набрал 955/1000. Я был немного удивлен этой оценкой, так как я мало учился и у меня не было сертификата младшего специалиста. Так что либо мне просто повезло, либо я что-то сделал не так. Я предпочитаю верить в последнее, и именно поэтому я пишу этот пост! Что..

Построение модели подсчета толпы с использованием глубокого обучения

Кажется, что этот 2020 год захвачен пандемией COVID-19, которая с каждым днем становится все более заразной, и в странах наблюдаются многократные повторяющиеся волны, включая всплески активных случаев. Даже страны, которые считаются развитыми или имеют лучшую инфраструктуру здравоохранения, еще не могут полностью понять, с чем можно справиться. Одним из наиболее эффективных способов борьбы с распространением инфекции было социальное дистанцирование, позволяющее разорвать цепь..

СИНЕРГИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА-АСТРОНОМИИ.

Что мы знаем о машинном обучении и искусственном интеллекте? Искусственный интеллект — это разновидность интеллекта, основанного на алгоритмах, демонстрируемая машинами. Здесь алгоритм учится и извлекает полезную информацию из предоставленных данных без учета каких-либо эмоциональных и сознательных предубеждений. Франсуа Шолле, исследователь искусственного интеллекта в Google и создатель библиотеки программного обеспечения для машинного обучения Keras, сказал, что интеллект связан..

Что мы должны ожидать от ИИ и чего не должны!

В моем последнем рассказе о среде я говорил об ИИ и ОИИ (Эй, если вы не читали, вот ссылка, чтобы прочитать https://medium.com/@sirajmunir93/a-in-depth-introduction-to-ai-and -его-классы-d1b85747307e? ). Сегодняшняя повестка дня состоит в том, чтобы прояснить некоторые вопросы, связанные с ИИ, в частности, рост ИИ. Все началось примерно в 90-х годах, когда был создан GPS (общий решатель проблем) (1959), хотя в то время это было большим достижением, поскольку GPS может решать такие..

Detecto - создание и обучение моделей обнаружения объектов с помощью PyTorch

Упрощение процесса создания специально обученных моделей обнаружения объектов Detecto - это библиотека Python, построенная на основе PyTorch, которая упрощает процесс построения моделей обнаружения объектов. Библиотека действует как облегченный пакет, который сокращает объем кода, необходимый для инициализации моделей, применяет переносное обучение к пользовательским наборам данных и выполняет логический вывод для изображений и видео. alankbi / detecto..

Тайна науки о данных — Как перейти от «Death in Dev» к «Prove in Prod»?

Алгоритмия, которая согласно «Результатам исследования 2020 [State of Enterprise Machine Learning]» показала, что хотя зрелость машинного обучения на предприятии в целом растет, большинство компаний (50%) тратят от 8 до 90 дней на развертывание единая модель машинного обучения (при этом 18% занимают более 90 дней). Большинство возлагают вину на неудачу в масштабировании (33%), затем следуют проблемы с воспроизводимостью модели (32%) и отсутствие заинтересованности руководства (26%)...