Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Сверточная нейронная сеть для автономного вождения

Сверточная нейронная сеть использовалась для достижения современной классификации изображений [1], обнаружения объектов [2] и сегментации изображений [3] результатов [4]. Однако, когда это применяется к автономному вождению на практике, остается много проблем. Проблема потери выходной информации CNN для автономного вождения Одна из проблем заключается в том, что карта выходных характеристик CNN теряет определенную полезную информацию. Например, входное изображение имеет размер 320 x 320..

Глубокое обучение с помощью НЛП в темах Reuters Newswire

В этом посте я в основном буду работать с классификацией тем новостной ленты Reuters. Набор данных содержит 11 228 новостных лент Рейтер с 46 обозначенными темами. Этот набор данных взят из Keras, и каждый провод закодирован как последовательность индексов слов. Подробности о наборе данных доступны здесь . Поскольку нам нужно классифицировать темы ленты новостей по одной из 46 тем, это оставляет нам многоклассовую классификацию вместо двоичной. С помощью главы 6 книги Глубокое..

Что обещает машинное обучение онлайн-бизнесу?

Вместо того, чтобы использовать громкие слова, такие как автоматизированное аналитическое построение моделей, а также расширенный анализ данных, давайте сначала разберем машинное обучение на нечто более удобоваримое. Нет сомнений в том, что машинное обучение является важной отраслью для разработки и внедрения искусственного интеллекта. Однако то, что он делает, основано на идее, что однажды мы создадим машины, которые смогут учиться самостоятельно без вмешательства человека. Это больше..

Машинное обучение и Титаник I

ДЛБТ | Бенчмарк для глубокого обучения "Код" Предварительная обработка Питон Scikit Learn Машинное обучение и Титаник I В этом посте мы будем использовать библиотеку scikit-learn для машинного обучения, которое поможет нам решить довольно интересную задачу. Если вы хотите узнать больше об этой библиотеке, пожалуйста, ознакомьтесь с этим постом. Все знают о затонувшем где-то в двадцатом веке корабле Титаник , теперь можно с приличной точностью предсказать, выжил..

Пошаговое исследование примера ценового предложения Mercari от Kaggle

Оглавление Бизнес-проблема Использование ОД/DL Источник данных Существующие подходы Улучшения Исследовательский анализ данных Решение для первого разреза Окончательный подход Описание модели Фрагменты кода Окончательное сравнение моделей Будущая работа использованная литература Вывод Бизнес-проблема Описание Ценообразование продуктов становится еще сложнее в масштабах, учитывая, сколько продуктов продается в Интернете. Одежда имеет сильные сезонные ценовые..

Информационный бюллетень по искусственному интеллекту (AI) от Towards AI # 15

НОВОСТИ , ИНФОРМАЦИОННЫЙ БЮЛЛЕТЕНЬ Информационный бюллетень по искусственному интеллекту (AI) от Towards AI # 15 Информационный бюллетень по искусственному интеллекту (AI) от компании Towards AI Если у вас возникли проблемы с чтением этого письма, откройте его в веб-браузере . Привет всем. Я надеюсь, что с тобой все в порядке. В этом выпуске мы подробно рассмотрим развитие экосистемы искусственного интеллекта (ИИ) и ее ландшафт к 2021 году, обновленные и тщательно..

Что такое модельное обучение?

[ML0to100] — S1E12 Другой способ обобщения * набора примеров - это построить модель из этих примеров, а затем использовать эту модель для прогнозирования . * Обобщение - обычно относится к способности модели ML эффективно работать с новыми невидимыми данными, а не только с данными, на которых она была обучена. Пример- Предположим, вы хотите узнать, делают ли люди счастливыми деньги, поэтому вы загружаете данные индекса лучшей жизни с веб-сайта ОЭСР и статистические..