Публикации по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Искусственный интеллект, благополучие детей и прогнозное моделирование рисков

Новый документальный сериал Netflix кратко затрагивает далеко не краткую тему В США в любой момент времени в системе патронатного воспитания находится 443 000 детей. Около 1700 детей умирают каждый год из-за жестокого обращения и безнадзорности. Отчетность варьируется в зависимости от государственных учреждений социального обеспечения и больниц, что, вероятно, приводит к занижению сведений о смерти детей в результате жестокого обращения. Нагрузка отдельных социальных работников..

AutoML: использование TPOT в кино

AutoML: использование TPOT в кино Обзор Цель этой статьи - подробно рассказать о моем исследовании TPOT, автоматизированного инструмента машинного обучения. Сначала я кратко представлю концепцию autoML. Затем я дам обзор инструмента TPOT. Поняв основную информацию, мы перейдем к сценарию рекомендаций по фильму. Я расскажу о проблеме, данных, реализации TPOT в нашем сценарии и результатах, полученных из сценария. Наконец, я представлю некоторый анализ TPOT в качестве инструмента и..

Использование K-ближайших соседей (KNN) для выявления рака

Привет! Меня зовут Рувим, я врач, в настоящее время живу в Индии. Это моя первая запись в серии статей, которые, как я надеюсь, будут основаны на использовании науки о данных в контексте проблем здравоохранения. Я не считаю себя экспертом в области науки о данных или алгоритмов машинного обучения, но у меня есть большой интерес к этой теме, и я надеюсь использовать этот блог, чтобы публиковать сообщения о моем прогрессе и проектах, которые я считаю интересными. В своем первом проекте я..

Временные сверточные сети

Временные сверточные сети Могут ли CNN обрабатывать последовательные данные и поддерживать более эффективную историю, чем LSTM? В этой статье рассматривается работа Шаоджи Бая, Дж. Зико Колтера и Владлена Колтуна под названием Эмпирическая оценка общих сверточных и рекуррентных сетей для последовательного моделирования . До появления TCN мы часто связывали RNN, такие как LSTM и GRU, для новой задачи моделирования последовательности. Однако в документе показано, что TCN..

Запуск моделей CNN на микроконтроллерах 2 КБ

Подход к запуску моделей CNN на микроконтроллерах 2 КБ Да, вы все правильно прочитали, вы можете запустить модель CNN на своем простом процессоре ARM. Недавно вышла статья Игоря Федорова из ARM ML Research под названием Поиск разреженных архитектур для CNN на микроконтроллерах с ограниченными ресурсами . Этот пост в блоге посвящен моему пониманию того, что SpArSe отличается от предыдущих методов, представленных в этой области. Одна из основных проблем последних современных моделей..

Когда сигнал становится символом?

Мы обсудили взаимосвязь между символами и сигналами при обмене электронной почтой с потенциальным партнером. Мы обсуждали, добился ли Масло какого-либо поддающегося проверке прогресса в области искусственного интеллекта и технологий чуткости. Ответ был слишком хорош, чтобы не писать в блог. Гипотеза 1. Сигнал становится сигналом, когда с ним связано достаточно вещей в пространстве возможностей. Гипотеза 2: все является развивающейся взаимосвязью. Подсказки к экспериментам и..

Классификация дорожных знаков с использованием остаточных сетей (ResNet)

Реализация Классификация дорожных знаков с использованием остаточных сетей (ResNet) Глубокое остаточное обучение классификации дорожных знаков Глубокие сверточные нейронные сети (CNN) широко используются для решения различных задач компьютерного зрения в области искусственного интеллекта. Эта статья посвящена разработке модели глубокого обучения для распознавания дорожных знаков. Оглавление Анализ данных Создайте модель ResNet Обучение модели Оценка модели..