Публикации по теме 'artficial-intelligence'


Синтетические данные для глубокого обучения: совершенствование обучения и совершенствование ИИ
Введение В последние годы глубокое обучение превратилось в мощный инструмент искусственного интеллекта (ИИ), произведя революцию в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и робототехника. Однако производительность моделей глубокого обучения в значительной степени зависит от наличия больших и разнообразных обучающих наборов данных. Получение размеченных данных для обучения может быть трудоемким и дорогостоящим процессом. Чтобы преодолеть эти..
Обратное распространение объясняется на примере (часть 2)
Сначала рассмотрим следующий короткий математический трюк. Как вычислить производную от деления функции, следующим образом: Теперь давайте воспользуемся приведенной выше формулой, чтобы найти производную сигмовидной функции следующим образом: Теперь рассмотрим следующую графовую сеть, она может быть частью какой-то нейронной сети, потому что у нас есть умножение, сложение и некоторая нелинейность в нейронной сети. Вектор признаков равен X=[0,11 0,22 0,33] и веса W = [0,55..
Регуляризация лассо и хребта
Понимание регуляризации лассо и хребта в машинном обучении При использовании алгоритмов обучения с учителем на наборе данных в машинном обучении будут случаи, когда модель очень хорошо работает на данных поезда, но может не работать хорошо, а также может иметь высокий уровень ошибок при тестировании на новых данных. В этом виноваты многочисленные факторы, в том числе коллинеарность, декомпозиция смещения-дисперсии и чрезмерное моделирование данных поездов. В этой статье мы рассмотрим..
Разложение по сингулярным числам: раскрытие возможностей матричного анализа
Введение В обширной области линейной алгебры разложение по сингулярным значениям (SVD) является фундаментальным и универсальным методом, который раскрывает ценные идеи, скрытые в сложных матрицах. Разработанный в середине 20-го века, SVD нашел множество применений в различных областях, таких как анализ данных, обработка сигналов, сжатие изображений, рекомендательные системы и многое другое. В этом эссе исследуются концепция, свойства и приложения разложения по единичным значениям,..
Исследование моделей N-грамм в обработке естественного языка
Абстрактный Модели N-грамм сыграли основополагающую роль в формировании области обработки естественного языка (NLP), предоставляя простой, но эффективный способ улавливать лингвистические закономерности и зависимости в текстовых данных. В этой статье рассматривается концепция N-грамм и их применение в различных задачах НЛП, подчеркиваются их сильные стороны, ограничения и достижения, достигнутые за прошедшие годы. Мы предоставляем обзор различных подходов на основе N-грамм, обсуждая их..
Параллельные гетерогенные ансамбли: раскрытие силы разнообразия в машинном обучении
Введение За последние годы машинное обучение добилось значительных успехов, произведя революцию в различных областях, позволив интеллектуальным системам принимать решения, распознавать закономерности и генерировать прогнозы на основе обширных наборов данных. Однако растущая сложность и разнообразие данных требуют инновационных подходов для повышения производительности и надежности моделей машинного обучения. Передовая технология «Параллельные гетерогенные ансамбли» стала мощным решением..
Использование возможностей ансамблевого обучения: раскрытие истинного потенциала моделей машинного обучения
Машинное обучение произвело революцию в том, как мы решаем сложные проблемы и принимаем решения на основе данных. В этой обширной области ансамблевое обучение выделяется как мощная техника, получившая значительную популярность. Комбинируя прогнозы нескольких моделей, ансамблевое обучение усиливает их сильные стороны, одновременно смягчая отдельные недостатки, что приводит к повышению точности и надежности. В этой статье мы погрузимся в увлекательный мир ансамблевого обучения, изучая..