Сегодня я хочу показать вам возможности анализа главных компонентов (АГК). Это метод уменьшения размерности данных, повышения интерпретируемости, но в то же время минимизации потери информации. При этом давайте посмотрим, как происходит это волшебство! Я продемонстрирую код Python для реализации PCA с нуля. Это поможет вам понять концепцию более подробно, а также облегчит практическое обучение. Чтобы визуально увидеть силу PCA и понять ее, я выбрал данные изображения. Независимо от..

На самом деле это что-то вроде святого Грааля — если бы мы могли каким-то образом выяснить, чему вся эта мозговая активность фактически соответствует, что ж, это все изменило бы , а не Это? Системы управления, основанные на мыслях, перейдут из научной фантастики в реальность 🙌, как и нарушения конфиденциальности 😡. Тем не менее, до сих пор мозг был удивительно непрозрачен для наших исследований, поэтому я полагаю, что будущее все еще остается будущим, верно? Хотя, возможно, не так..

На этой неделе Nvidia представила свой новейший прорыв в области искусственного интеллекта в виде умопомрачительной техники компьютерного зрения, которая может «окрашивать» части изображения, которые были удалены или изменены. Если вы думаете, что Photoshop уже делает это, подумайте еще раз. Это то, что нужно увидеть, чтобы поверить. Исследователи Nvidia объясняют разницу между своим новым методом рисования изображений с помощью глубокого обучения и существующими технологиями в..