Публикации по теме 'deep-learning'
Понимание нейронных сетей (и как они работают)
( Первоначально опубликовано здесь: https://codability.in/understanding-neural-networks/ )
Мы все знаем, что нейронные сети удивительны, довольно хороши в «человеческих» вещах, так что давайте пропустим обычное вступление и перейдем к реальным вещам. Примечание: в ходе этого блога я Мы сделали некоторые допущения и упрощения, чтобы дать относительно более четкое представление о концепциях, однако все это прояснится позже в статье, когда мы углубимся в детали предмета.
Введение..
Самое влиятельное исследование в области глубокого обучения 2019 года
Глубокое обучение продолжило свое движение вперед в 2019 году, благодаря достижениям во многих интересных областях исследований, таких как генеративные состязательные сети (GAN), автокодировщики и обучение с подкреплением. Что касается развертываний, глубокое обучение является любимым элементом многих современных прикладных областей, таких как компьютерное зрение, распознавание изображений, распознавание речи, обработка естественного языка, машинный перевод, автономные транспортные средства..
Парадигма исследований AI/ML
Парадигма исследований AI/ML: какие хорошие команды работают над Deep Vision?
База:
В настоящее время в отрасли существует настоящая глубокая путаница, особенно если вы специализируетесь в нишевой области.
Приток глубокого обучения и новый современный алгоритм, публикуемый каждые 8–10 месяцев, который может быть просто итеративным улучшением предыдущей модели, разработать стабильный продукт — сложная задача, и не каждый может поддерживать ее в течение длительного времени. срочные..
Два моих любимых урока по машинному обучению для начинающих
Начало работы с машинным обучением и искусственным интеллектом может быть непосильным. Вот 2 бесплатных ресурса, которые помогут вам встать на правильный путь.
tl; dr - начните с Введение в машинное обучение Udacity, а затем завершите Нейронные сети и глубокое обучение Майкла Нильсена.
Проклятие знаний
На прошлой неделе я посетил свой первый PyData Meetup в Атланте . Большинство участников были разработчиками, руководителями бизнеса или специалистами по обработке данных,..
История и будущее искусственного интеллекта с Майклом И. Джорданом
По словам Майкла И. Джордана, профессора Калифорнийского университета, лаборатории искусственного интеллекта в Беркли, история искусственного интеллекта - и история почти любого типа инженерии - на самом деле просто история попыток создать что-то. Во время своего выступления На пути к сочетанию машинного обучения и микроэкономики Джордан обсуждает историю ИИ и будущее машинного обучения и подчеркивает, что машинное обучение - это не просто отдельный алгоритм или инструмент. , но..
Экспоненциально взвешенное среднее значение для глубоких нейронных сетей
Этот алгоритм является одним из наиболее важных алгоритмов, используемых в настоящее время. От финансовых временных рядов и обработки сигналов до нейронных сетей он используется довольно широко. Как правило, любые данные, находящиеся в последовательности .
Этот алгоритм в основном использовался для уменьшения зашумленных данных временных рядов. Его также называют « сглаживанием » данных.
Мы достигаем этого, по сути, взвешивая количество наблюдений и используя их среднее значение...
Обработка потоковых данных с помощью Apache Kafka и TensorFlow
Примечание редактора: Ён выступает на предстоящем мероприятии ODSC East 2019 с 30 апреля по 3 мая ! Обязательно ознакомьтесь с его докладом « Глубокое обучение для потоковой передачи данных в реальном времени с помощью Kafka и TensorFlow ».
Как одна из самых популярных платформ глубокого обучения, TensorFlow широко используется в производстве в широком спектре отраслей. Предстоящий TensorFlow 2.0, о котором было объявлено недавно, выйдет в начале этого года со многими..
