Свързани публикации 'artficial-intelligence'


Синтетични данни за задълбочено обучение: Подобряване на обучението и напредък на AI
Въведение През последните години дълбокото обучение се очертава като мощен инструмент в изкуствения интелект (AI), революционизирайки различни области като компютърно зрение, обработка на естествен език и роботика. Въпреки това, ефективността на моделите за дълбоко обучение зависи до голяма степен от наличието на големи и разнообразни набори от данни за обучение. Получаването на етикетирани данни за обучение може да бъде времеемък и скъп процес. За да преодолеят тези ограничения,..
Обратно разпространение, обяснено с пример (Част-2)
Първо разгледайте следния кратък математически трик. Как да изчислим производната на деление на функция, както следва: Сега нека използваме горната формула, за да намерим производната на сигмоидната функция, както следва: Сега, разгледайте следната графична мрежа, това може да е част от някаква невронна мрежа, защото имаме известно умножение, събиране и известна нелинейност в невронна мрежа. Векторът на характеристиките е X=[0,11 0,22 0,33] и тегла W = [0,55 0,66 0,77], b =..
Регулиране на ласо и хребет
Разбиране на ласото и регулирането на гребена в машинното обучение Когато използвате алгоритми за контролирано обучение върху набор от данни в машинно обучение, ще има случаи, в които моделът се представя изключително добре на данни от влака, но може да не работи добре и може също да има висок процент грешки, когато се тества върху нови данни. За това са виновни множество фактори, включително колинеарност, разлагане на дисперсии на отклонение и прекомерно моделиране на данни от..
Декомпозиция на единична стойност: разкриване на силата на матричния анализ
Въведение В обширното поле на линейната алгебра разлагането на единични стойности (SVD) е фундаментална и многостранна техника, която разкрива ценни прозрения, скрити в сложни матрици. Разработен в средата на 20-ти век, SVD намери множество приложения в различни области като анализ на данни, обработка на сигнали, компресиране на изображения, системи за препоръки и др. Това есе изследва концепцията, свойствата и приложенията на разлагането на единична стойност, като хвърля светлина върху..
Изследване на N-грамови модели при обработка на естествен език
Резюме N-грамните модели са основополагащи при оформянето на полето за обработка на естествен език (NLP), като предоставят прост, но ефективен начин за улавяне на езикови модели и зависимости в текстови данни. Тази статия разглежда концепцията за N-грамите и техните приложения в различни задачи на НЛП, като подчертава техните силни страни, ограничения и напредък през годините. Предоставяме общ преглед на различни подходи, базирани на N-грам, като обсъждаме използването им при езиково..
Паралелни хетерогенни ансамбли: Отприщване на силата на разнообразието в машинното обучение
Въведение Машинното обучение постигна значителни крачки през последните години, революционизирайки различни области, като позволи на интелигентните системи да вземат решения, да разпознават модели и да генерират прогнози от огромни набори от данни. Въпреки това нарастващата сложност и разнообразие от данни изискват новаторски подходи за подобряване на производителността и устойчивостта на моделите за машинно обучение. Паралелните хетерогенни ансамбли, авангардна техника, се очертаха като..
Използване на силата на ансамбълното обучение: Отключване на истинския потенциал на моделите за машинно обучение
Машинното обучение революционизира начина, по който решаваме сложни проблеми и вземаме решения, базирани на данни. В рамките на тази обширна област ансамбълното обучение се откроява като мощна техника, която придоби значителна популярност. Чрез комбиниране на прогнозите на множество модели, ансамбълното обучение усилва техните силни страни, като същевременно смекчава отделните слабости, което води до подобрена точност и устойчивост. В тази статия ще навлезем в очарователния свят на..