В этом году программа NIPS только началась в Лонг-Бич, штат Калифорния, и завершила мое пребывание в Калифорнии. Я прекрасно провел время в Институте Саймонса в Беркли и многому научился. Теперь пора возвращаться - после NIPS. Как и в прошлом году, билеты на NIPS были распроданы за несколько недель до начала, и поэтому на месте не было регистрации (а также все спонсорские места были распроданы). Это сильно отличается от некоторых других конференций, на которые я был в прошлом: многие..

Мои магистры наконец-то начались, и в этом весеннем семестре 2019 года я изучаю данные и визуальную аналитику. Курс предназначен для того, чтобы научить меня навыкам визуализации и различным областям программирования из python, SQL, javascript вместе с большим групповым проектом. Честно говоря, учитывая то, как ужасно я программировал в старшей школе, я думал, что с программированием покончено, но теперь я каким-то образом получил удар от занятий информатикой. Понимание лекционных..

Советы, чтобы пройти через это Введение Этот пост представляет собой руководство по изучению CS 7641: Машинное обучение, предлагаемого в OMSCS (онлайн-магистратура по информатике штата Джорджия). Он оформлен как набор советов для студентов, планирующих пройти курс в будущем или заинтересованных в его прохождении. Содержание этого руководства основано на более старом варианте курса , поэтому не стесняйтесь заходить туда, если вы хотите увидеть программу курса и прояснить любую..

Обзор Этот класс чрезвычайно поляризует среди студентов. Несомненно, у него уникальная структура оценивания, которая может быть очень неприятной для тех, кто ожидает традиционной разбивки на то, какие баллы составляют A по сравнению с B. Хотя явные критерии оценивания не используются для статей, которые вы пишете, профессор Исбелл очень открыто говорит о том, как он структурировал свой класс и каковы его принципы оценивания. Независимо от оценок, которые вы получите на Canvas (они,..

Поиск правильных параметров для ваших алгоритмов компьютерного зрения иногда может быть сложной и трудоемкой задачей. Алгоритмы компьютерного зрения довольно хорошо работают в исследовательских работах; но, судя по моему небольшому опыту, когда мы сами реализуем эти низкоуровневые и среднеуровневые алгоритмы, нам обычно нужно приложить некоторые усилия, чтобы они хорошо работали с нашим собственным набором входных изображений или видео. Большая часть этих усилий направлена ​​на поиск..