Свързани публикации 'artificial-intelligence'


Писане на чист и модулен код
ПРОИЗВОДСТВЕН КОД: софтуер, работещ на производствени сървъри за работа с потребители на живо и данни от целевата аудитория. Имайте предвид, че това е различно от код за качество на продукцията , който описва код, който отговаря на очакванията за надеждност, ефективност и т.н. за производството. В идеалния случай целият производствен код отговаря на тези очаквания, но това не винаги е така. ЧИСТ: четлив, прост и кратък. Характеристика на кода за качество на производството, който..
Заглавието противоречи на това... Също така направих промяна в сюжета, макар че понякога бих казал, че правя...
Заглавието противоречи на това… Аз също направих промяната към plotly, въпреки че понякога бих казал, че правенето на прости неща с matplotlib може да се превърне в много сложна задача с plotly (както мисля, че сте подчертали добре). Страхотна публикация, мисля, че заглавието е подвеждащо imo.
Майкъл Бел относно подходите за машинно обучение, приложени към данни от мобилни сензори, за да направят самостоятелно шофиране...
Ключови изводи: Мобилните сензорни данни от IoT устройства създадоха възможности за специалистите по данни да разберат по-добре как шофираме. Акселерометрията и GPS данните, например, могат да се използват за определяне на посоката на превозното средство, ускорението, скоростта, изкачването и други аспекти на неговото движение. Машинното обучение и други техники за наука за данни позволяват на д-р Майкъл Бел и неговия екип в Agero да управляват и интерпретират големите масиви от..
Encoder-Decoder на Transformer
ТРАНСФОРМАТОРЪТ Кодер-декодер Разбиране на архитектурата на модела През 2017 г. Vaswani et al. публикува документ, озаглавен „Вниманието е всичко, от което се нуждаете“ за конференцията NeurIPS. Те представиха оригиналната трансформаторна архитектура за машинен превод, работеща по-добре и по-бързо от моделите RNN енкодер-декодер , които бяха масови.
Моят компютър ме усеща
Анализът на настроението се използва, за да се установи дали авторът се чувства положително, неутрално или отрицателно по дадена тема. Използва се за анализ на неща като ревюта на филми и социални медии. На срещата „Силата на невронните тензорни мрежи“ („пълно видео тук“), Патрик Смит обясни техниките зад най-добрия наличен днес анализ на настроенията. Покажете ми анализа на настроението Stanford Treebank е отличен работещ пример за това в действие (за съжаление сайтът им изглежда..
Популярни набори от данни за компютърно зрение — Мода
Модата е силно визуална тема и е популярна тема в компютърното зрение през последните години за разработване на модели за разбиране на продукти в изображението и извличане на богати метаданни от него. В тази публикация ще представим няколко популярни набора от данни с модна тема. Мода-МНИСТ Fashion-MNIST е набор от данни, състоящ се от 28 × 28 изображения в сива скала на 70 000 модни продукта от 10 категории, със 7 000 изображения на категория. Наборът за обучение има 60 000..
Знаете ли в какъв контекст се използват термините адитивно и мултипликативно в контекста на времето...
В контекста на сезонното разлагане. Сезонното разлагане е полезна статистическа техника за разлагане на времеви редове на основните му компоненти: тенденция, сезонност и остатъци. Чрез разбиването на времевия ред на неговите съставни части, сезонните...