1. РЕЗЮМЕ Люди идеально подходят для передачи знаний между задачами. Это означает, что всякий раз, когда мы сталкиваемся с новой проблемой или задачей, мы понимаем ее, применяем соответствующие знания из нашего предыдущего опыта обучения и решаем ее соответствующим образом. Следуя тому же подходу, в области машинного обучения был введен термин Передача обучения . Трансферное обучение — это когда знания уже обученной модели машинного обучения применяются к другой, но связанной..

Подумайте, как сложно среди сотен пород определить, к какой породе принадлежит собака? При трансферном обучении вам нужно всего несколько строк кода! Этот проект направлен на разработку алгоритма для приложения для идентификации собак. Алгоритм должен уметь определять, является ли входное изображение собакой? человек? или ни то, ни другое. Если входным изображением является собака, алгоритм должен дополнительно сообщить, к какой породе принадлежит собака. Получение узких мест..

Эта история началась в Мадриде, Испания . Приближалась зима, и команда из четырех юных энтузиастов приступила к проекту. Первоначальная идея заключалась в том, чтобы создать приложение для изучения языка жестов не только потому, что это интересный аспект нашего общества, но и для тех 34 миллионов детей с потерей слуха, которым необходимо выучить его, чтобы общаться. Прелесть технологий в том, что их можно использовать и для других. Мы стремились сделать именно это. Основная..

В этой статье автоэнкодеры можно использовать для поиска похожих изображений в немаркированном наборе данных изображений. Автоэнкодеры - это нейронные сети, состоящие как из кодировщика, так и из декодера. Цель состоит в том, чтобы сжать ваши входные данные с помощью кодировщика, а затем распаковать закодированные данные с помощью декодера, чтобы выходные данные были хорошей реконструкцией ваших исходных входных данных. Этот метод работает с небольшой обучающей базой данных из 5 общих..