Публикации по теме deep-learning

Публикации по теме 'deep-learning'

Помощь в лечении рака шейки матки с помощью нейронных сетей

Мы завершаем нашу последнюю неделю в программе General Assembly Immersive Programme. Чтобы получить высшее образование, нам нужно завершить финальный проект по выбранному нами предмету. У меня есть предыстория политической кампании, но я хочу больше узнать об аналитике здравоохранения и считаю компьютерное зрение интересным, поэтому я принял участие в Конкурсе рака шейки матки Kaggle . Нам дали более 1000 фотографий шейки матки, и мы должны были обучить модель тому, как правильно..

HeaRNNthstone: создание карт Hearthstone с помощью сети LSTM. Часть вторая

Во второй части блога мы рассмотрим, как предварительно обрабатывать текстовые данные для моделирования. Следующая часть будет посвящена собственно глубокому обучению! В первой части мы «говорили» с Hearthstone API, чтобы получить информацию о картах. То, что мы получили, было кучей JSON с текстами карточек внутри. Прежде чем мы сможем сделать с ним что-то классное с помощью машинного обучения, нам нужно сначала предварительно обработать эти тексты! Я подумал, что самой..

Обзор: GoogLeNet (Inception v1) - победитель ILSVRC 2014 (классификация изображений)

В этой истории рассматривается GoogLeNet [1] , который стал победителем ILSVRC ( Конкурс крупномасштабного визуального распознавания ImageNet ) 2014 , конкурса классификации изображений, который имеет значительное улучшение по сравнению с ZFNet (Победитель в 2013 году) [2] и AlexNet (Победитель в 2012 году) [3], и имеет относительно более низкий уровень ошибок по сравнению с VGGNet (1-е место, занявшее второе место в 2014 году) [4]. Из названия « GoogLe Net» мы уже знаем, что это от..

101 О глубоком обучении

Технологическая и бизнес-индустрия очень оптимистичны в отношении будущего машинного обучения. Эксперты считают, что к 2020 году эта технология потенциально может добавить более 2 трлн долларов в производство и логистическую отрасль, а еще 2,5 трлн долларов добавятся в области маркетинга и продаж. Международная корпорация данных прогнозирует, что глобальные расходы на машинное обучение превысят 77 миллиардов долларов к 2022 году . Одним из наиболее важных факторов этого роста..

Обнаружение объектов и сегментация экземпляров: подробный обзор

Обнаружение объектов - это, безусловно, одна из самых важных областей исследований в области компьютерного зрения. Исследователи в течение долгого времени интересовались этой областью, но в последние годы были достигнуты значительные результаты в связи с появлением Convnets как экстракторов признаков и Transfer Learning как метода передачи предыдущих знаний. Ранние детекторы объектов основывались на функциях ручной работы и использовали подход на основе скользящего окна, который был..

Лучше, чем человек: контекстуализированное автоматизированное интеллектуальное управление транспортным средством

Лучше, чем человек: контекстное автоматизированное интеллектуальное управление транспортным средством Аннотация Ниже приводится краткое описание шаблона проектирования управления искусственным интеллектом, который потенциально может способствовать разработке надежно безопасных высокопроизводительных автономных автомобилей в ближайшей перспективе. Функциональный элемент, именуемый здесь сетью глубокого контекста (DCN), представлен как фундаментальная технология в предлагаемом..

Сокровищница исследователя данных.

Сокровищница исследователя данных. Ну, а кто такой Data Scientist? Я знаю, что некоторые из вас так думают. Некоторым, кто читал технические блоги и был известен в СМИ, должно быть интересно, в чем разница между специалистом по анализу данных и инженером по машинному обучению? Разве они не все одинаковые? Что ж, давайте сначала решим эти несколько вопросов, а затем перейдем к части охоты за сокровищами, круто. Давай начнем. Таким образом, специалист по анализу данных - это тот,..