Свързани публикации 'ml-so-good'


Извод в графични модели — Въведение в елиминирането на променливи
В предишна статия говорихме за изводи върху графични модели. Специално разгледахме сложността както на точното , така и на приблизителното заключение . Оказа се, че и двете ситуации ни създадоха проблеми. Затова в тази статия вместо това ще разгледаме концепцията за Елиминиране на променливи . Ще се опитаме да разберем основната идея зад него и след това ще разгледаме неговия алгоритъм. Разбиране на елиминирането на променливи
Огромните подобрения на MidJourney AI с нов V3 алгоритъм
MidJourney , генераторът на текст към изкуство, наскоро направи някои големи подобрения на своите възможности. Съобщението дойде както от официалния акаунт в Twitter, така и от Discord.
Как да си намеря работа в областта на машинното обучение и AI
Ръководството с доказани стратегии Изкуственият интелект и машинното обучение са бързо развиващи се области с голямо търсене на квалифицирани специалисти. Тъй като все повече компании приемат AI технологии, има голям недостиг на таланти, което създава достатъчно възможности за тези, които искат да пробият в индустрията. Получаването на AI/ML работа изисква отдаденост и стратегическо планиране. Просто притежаването на технически умения не е достатъчно — трябва да знаете как..
Как бързо да създадете свой собствен набор от данни за изображения за Deep Learning
Бърз начин за изчерпване на данни без кодиране с помощта на Octoparse Винаги има два предложени набора от данни за изображения в проекти за компютърно зрение, MNIST и моден MNIST. Те съответно предоставят изображения в сива скала на ръкописни цифри и изображения на статии на Zalando.
Използвайте машинно обучение, за да решите кой е вероятно да просрочи заема
Вчера реших да си почина от изучаването на алгебра, която не бях учил повече от три десетилетия, и да се включа в състезание на общността Kaggle. Конкурсът беше написан на испански, но заглавието и наборите от данни бяха написани на английски, така че направих предположението, че става дума за неизпълнение на банкови заеми.
Генериране на Cifar-10 фалшиви изображения с помощта на Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)
Така че, момчета, в днешния блог ще видим как можем да създадем някои реално изглеждащи фалшиви изображения, използвайки „Deep Convolutional Generative Adversarial Networks или DCGANs“. GAN са основно известни със своите две мрежи, Generative network и Discriminative network. Ние обучаваме нашия дискриминационен модел по такъв начин, че да може да ни каже кое изображение е истинско и кое е фалшиво. Генеративната мрежа се опитва да създаде нови изображения, които дори могат да заблудят..
Отговорно внедряване на AI на Titanic DataSet
Приложете отговорен AI към Titanic DataSet Предпоставки Azure акаунт Акаунт за съхранение на Azure Услуга за машинно обучение на Azure Набор от данни за Титаник Код Включете RAI импортиране from raiwidgets import ResponsibleAIDashboard from responsibleai import RAIInsights Scikit включва import shap import sklearn import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor Сега конфигурирайте..