Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Трансферное обучение и переподготовка

Трансферное обучение и переподготовка Проще говоря, трансферное обучение — это подход к машинному обучению, при котором модель, уже обученная на определенном наборе данных и разработанная для конкретной задачи, повторно используется в качестве отправной точки для обучения на другом наборе данных для другой задачи. Трансферное обучение является популярным подходом к обучению моделей, а предварительно обученные модели компьютерного зрения и обработки естественного языка обычно..

Поиск вложенных данных с помощью Python, DocArray и субиндексов

Как Поиск вложенных данных с помощью Python, DocArray и субиндексов Мультимодальные запросы стали проще Примечание: данную статью лучше просматривать в формате блокнота . Мы рекомендуем перейти туда, чтобы вы могли запустить код в своем браузере! Векторные базы данных великолепны. Они позволяют быстро и эффективно извлекать векторы встраивания на основе сходства и, таким образом, образуют ключевой строительный блок многих приложений нейронного поиска. Но векторные базы данных..

Может ли искусственный интеллект спасти языки, которым угрожает опасность?

Traduttori traditori гласит римская поговорка. «Переводчик — предатель». Это потому, что языки не пересекаются. Между словами одного языка и словами другого языка нет однозначного соответствия. Симптомом этого является несоответствие количества слов в одном и том же тексте, но на разных языках. Чем конкретнее что-то, тем легче это перевести. Вот почему технические тексты хорошо справляются с машинным переводом, а поэзия — нет. Машинный перевод быстро совершенствуется...

Я спросил ИИ, когда он захватит мир. Вот ответ.

Мне было немного скучно, и я решил спросить ИИ, когда он захватит мир, и вот что он ответил: Когда ИИ захватит мир? AI: В настоящее время невозможно предсказать, когда искусственный интеллект захватит мир. Многие эксперты считают, что ИИ никогда не сможет захватить мир, поскольку его возможности ограничены рамками его программирования. Однако вполне возможно, что ИИ может становиться все более мощным и сложным и потенциально представлять угрозу. Как вы думаете, сможет ли ИИ..

Создание и развертывание веб-приложения GAN Streamlit на Heroku [Часть 1]

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это тип архитектуры глубокого обучения, который становится все более популярным для создания новых и реалистичных данных, таких как изображения, видео и аудио. Создание модели GAN — это одно, а развертывание ее в виде удобного веб-приложения — совсем другая задача. В этой статье, состоящей из двух частей, мы рассмотрим, как создать и развернуть веб-приложение GAN Streamlit на платформе Heroku. В части 1 мы рассмотрим предысторию и постановку..

Устранение выбросов для устойчивых моделей машинного обучения

Представьте, что вы потратили месяцы на сбор и подготовку набора данных, тщательный отбор функций и построение модели машинного обучения. Вы точно настроили гиперпараметры, оценили производительность модели и уверены, что она готова делать точные прогнозы на основе новых данных. Но как только вы развертываете модель, вы начинаете замечать некоторые странные результаты. Модель делает странные предсказания, которые кажутся бессмысленными. Что пошло не так? Ответ может заключаться в..

Варианты использования машинного обучения в здравоохранении

Когда мы говорим о жизни и здоровье людей, любые технологии, которые могут дать более эффективный, полезный и быстрый анализ для своевременной выдачи надлежащего плана лечения, чрезвычайно ценны. Машинное обучение сейчас захватывает мир. С каждым днем в технических новостях появляется все больше и больше бизнес-кейсов. Машинное обучение может революционизировать медицинскую отрасль, открывая новые способы обработки медицинских данных, трансформируя уход за пациентами и оптимизируя..