Публикации по теме 'ml-so-good'


10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта
Python — один из самых популярных языков программирования для искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря простому синтаксису и широкому набору библиотек Python идеально подходит для многих проектов искусственного интеллекта и машинного обучения. В этой статье я расскажу о 10 лучших библиотеках Python для искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти библиотеки широко используются в отрасли и зарекомендовали себя как мощные инструменты для построения моделей AI и..
DINOv2: прорыв в самоконтролируемом обучении для компьютерного зрения
Понимание модели DINOv2, ее преимуществ и приложений в компьютерном зрении Введение : Meta AI недавно открыла исходный код DINOv2, самостоятельный метод обучения для обучения моделей компьютерного зрения. Этот метод имеет большое значение для будущего искусственного интеллекта и компьютерного зрения, поскольку позволяет создавать многоцелевые магистрали, которые можно использовать для самых разных задач. В этой статье мы обсудим, что такое DINOv2, его преимущества, области применения и..
Внедрите объяснимость моделей в модели компьютерного зрения с помощью Grad-CAM
Введение Это пошаговое руководство по внедрению визуализаций Grad-CAM в модели компьютерного зрения. Я рассмотрел проблему классификации изображений собак и кошек для этого прохождения. Набор данных был взят из Kaggle , который содержит папки для обучения и проверки, содержащие изображения собак и кошек по отдельности. Мы начнем с импорта набора данных, применения предварительной обработки, обучения классификатора и последующего прогнозирования. Наконец, мы рассмотрим концепцию..
Машинное обучение Azure Федеративное обучение
Введение в выборку федеративного обучения В этом примере показано, как запустить федеративное обучение в машинном обучении Azure на основе существующего примера из документации. На момент написания этого руководства федеративное обучение находится в общедоступной предварительной версии. Предпосылки Учетная запись Azure Служба машинного обучения Azure клонируйте репозиторий github — https://github.com/balakreshnan/azure-ml-federated-learning Перейти к быстрому запуску —..
Матрица производительности модели и путаницы в машинном обучении
Одним из наиболее важных шагов в разработке алгоритма машинного обучения является проверка производительности созданной вами модели. Здесь пригодится матрица путаницы. Матрица путаницы — это таблица, которая представляет производительность алгоритма классификации. Что смущает в матрице путаницы? Как следует из названия, матрица путаницы — это способ увидеть путаницу, созданную предсказанными результатами. То, как я интерпретирую матрицу путаницы, заключается в том, что машина..
Обучение с нуля  — «Мое введение в машинное обучение»
Добро пожаловать в мой первый пост в блоге Medium и первый из серии постов, в которых я буду документировать свой список личных проектов, связанных с моим изучением науки о данных и машинного обучения. Оглавление Обо мне Цель и задачи Обзор проекта Дизайн и создание Тестирование и результаты Заключение Обо мне Прежде чем я начну подробно рассказывать об этом проекте, немного о себе. Я учусь на факультете электротехники и вычислительной техники Техасского университета в..
Физиология ГАМКергической корковой сети при лобно-височной долевой дегенерации
Обзор применения динамического причинно-следственного моделирования для FTLD и тиагабина Терминология γ -Аминомасляная кислота ( ГАМК ) является главным тормозным нейротрансмиттером в центральной нервной системе эволюционно зрелого млекопитающего . Его основная роль заключается в снижении нейрональной возбудимости по всей нервной системе . Лобно-височная долевая дегенерация ( ЛВЛД ) — патологический процесс, возникающий при лобно-височной деменции . Характеризуется..