Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Классификация изображений с использованием глубокого обучения — Обнаружение ВСЕХ (острый лимфобластный лейкоз)

1. Введение В этой статье мы собираемся обсудить классификацию изображений с использованием глубокого обучения. В этой статье мы обсудим классификацию изображений с использованием модели глубокого обучения под названием Convolutional Neural Network (CNN). Прежде чем мы перейдем к коду CNN, я хотел бы уделить время объяснению архитектуры CNN. Этот проект делается в рамках последнего года. 2. Архитектура Обычные нейронные сети (NN) не могут работать с изображениями. Просто..

Исследовательский анализ данных в R: модель визуализации, обобщения и машинного обучения данных

Исследовательский анализ данных в R: обобщение данных, визуализация и прогнозная модель Извлечение значения набора данных Исследовательский анализ данных неизбежен для понимания любого набора данных. Он включает обобщение данных, визуализацию, некоторый статистический анализ и прогнозный анализ. В этой статье основное внимание будет уделено повествованию данных или исследовательскому анализу данных с использованием R и различных пакетов R. Эта статья будет охватывать: Обобщение..

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение: в чем разница

В 2020 году люди будут получать выгоду от искусственного интеллекта каждый день: системы рекомендаций по музыке, карты Google, Uber и многие другие приложения работают на базе искусственного интеллекта. Однако путаница между терминами искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение сохраняется. Один из популярных поисковых запросов Google звучит так: «Искусственный интеллект и машинное обучение - это одно и то же?». Давайте проясним ситуацию: искусственный интеллект..

5 выводов из опыта больших данных, Испания, 2017 г.

5 выводов из опыта больших данных, Испания, 2017 г. Недавно у меня была возможность посетить Big Data Spain 2017, одну из трех крупнейших конференций в Европе по большим данным, искусственному интеллекту, облачным технологиям и цифровой трансформации. Он проходил 16 и 17 ноября 2017 года. Со спикерами из Google, Uber, Amazon, Facebook, Spotify и других ведущих компаний обсуждались темы от современных инфраструктур больших данных до глубокого обучения и от блокчейна до байесовского..

Часть 4 - Создание модели автоматизированного машинного обучения на основе данных моделирования автомобилей

Это четвертая часть серии статей о IoT Edge. Просмотрите основную статью или перейдите в часть 3 , чтобы просмотреть предыдущую статью. car-train.csv 6cjfaJQN.png' /> Резюме и следующие шаги Мы только что создали два симулятора, которые будут производить данные, которые мы хотим отфильтровать. Прежде чем мы сможем создать наши модули для этого, мы сначала обучим модель ИИ, которая работает на основе этих данных. Что собирается делать эта модель ИИ? Что ж, для данных об..

Следующая волна ИИ на предприятии не будет сексуальной, но влияние будет огромным

Эта статья была впервые опубликована в отличном информационном бюллетене Машинное обучение , подготовленном Сэмом ДеБрулом , в июле 2017 г. Учтите это: Сколько времени у вас ушло на то, чтобы заполнить последний отчет о расходах на Concur / Workday ? Было ли много раскрывающихся меню для категоризации расходов? Или ручной ввод данных для отображения календаря, участника и другого контекста вокруг квитанции? Вызвало ли что-нибудь в вашем отчете ответ от вашего финансового..

Понимание методов регуляризации в ML и DL

Понимание методов регуляризации Понимание методов регуляризации в ML и DL Простой, но исчерпывающий обзор методов, которые сокращают время вычислений и человеко-часы, затрачиваемые на обучение моделей машинного обучения и машинного обучения. Обзор: Теперь, когда отрасли начинают воспринимать «искусственный интеллект» как важную часть прогнозирования успеха своей компании, методы машинного обучения и глубокого обучения начинают появляться в списках профилей компаний. Но часто..