Публикации по теме 'deeplearing'
В разговоре с ученым в области искусственного интеллекта доктором Ганапати Пулипакой о процессорах из нитрида галлия для будущего…
Эта статья перепечатана из интервью с главным редактором @Analyticsindiam «https://analyticsindiamag.com/in-conversation-with-ai-scientist-dr-ganapathi-pulipaka-on-gallium-nitride-processors-for-future- исследование космического пространства/"
AIM берет интервью у доктора Ганапати Пулипаки о процессорах на основе нитрида галлия для будущих космических исследований, глубоком поиске искусственного интеллекта, алгоритмах глубокого обучения, обучении с подкреплением и высокопроизводительных..
Методы регуляризации в глубоком обучении — Все, что вам нужно знать
Вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда ваша модель машинного обучения удивительно хорошо моделирует обучающие (обучающие) данные, но плохо работает с тестовыми (тестовыми) данными, то есть не может предсказать тестовые данные? Это может случиться с моделями машинного обучения и глубокого обучения и может быть решено с помощью Регуляризации .
Что такое регуляризация?
«В математике, статистике, финансах, информатике, особенно в машинном обучении и обратных задачах,..
Способ прогнозирования сродства связывания лекарства с мишенью с помощью сверточной нейронной сети в Drug Discovery…
** Обнаружение потенциальных лекарств для новых целей - дорогостоящий и трудоемкий процесс, поэтому мы можем использовать глубокое обучение в процессе открытия лекарств, чтобы сэкономить время и деньги. **
В предыдущем блоге ( https://sunitach10.github.io/2019/09/10/DeepDT-in-pytorch.html ) я писал об использовании архитектуры глубокого обучения для определения силы взаимодействий лекарство-мишень (DTI). (сродство связывания) с использованием подхода к представлению последовательности на..
ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Что такое машинное обучение?
Проще говоря, это способность машины обучаться.
Что такое обучение?
Обучение – это процесс приобретения знаний или навыков путем обучения, опыта и практики. То же самое можно обучить машине, которая не устает, что легко является удивительным нововведением человеческого рода.
Зачем нам изучать машинное обучение?
Не всегда возможно научить машину распознавать изображение, текст, аудио или видео. Вместо этого, если бы мы могли научить машину..
Всегда ли лучше всего подходят модели глубокого обучения?
Экспериментальное сравнение нейронной сети и линейной регрессии.
Глубокое обучение (DL) захватило почти все области применения AI / ML в промышленности, а также в исследовательских сообществах. Выйдя из академического мира 2 года назад и работая в роли Data Science (DS), у меня была возможность стать свидетелем появления и преобладания DL в обеих областях. Хотя нет сомнений в том, что DL превосходит традиционные методы ML во многих приложениях / исследованиях, все больше и больше..
Упражнение-1-цены на жилье (Coursera) (специализация на практике TensorFlow)
ссылка на мой github для всех викторин и заданий
Https://github.com/mr-haseeb/Tensorflow-Coursera
Ошибки:
Извините, ваше представление было неверным. Пожалуйста, попробуйте еще раз. Вход 0 последовательного слоя несовместим со слоем:: expected min_ndim = 2, found ndim = 0. Полная форма получена: []
Ошибка :
house_model не найден в отправке
Решение Решение любой проблемы в coursera first excerise import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
# GRADED..
Алгоритм Виолы-Джонса
Явление, которое заставляет такие машины, как компьютеры или мобильные телефоны, видеть окружающую среду, известно как компьютерное зрение. Это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты в изображениях и видео так же, как это делают люди.
Некоторые приложения компьютерного зрения включают:
Обнаружение объекта Распознавание лиц Распознавание лица..
