Публикации по теме 'deep-neural-networks'
Глубокое обучение и проблема обучающего множества
Обучение с учителем оказалось очень полезным набором инструментов для многих приложений, где в противном случае было бы трудно собрать информацию. Например, обнаружение слона с летательного аппарата для целей переписи или понимание моделей их поведения для экологического мониторинга. Эти варианты использования обычно требовали ручной обработки изображений/видео с наземного или летательного аппарата. Машинное обучение могло бы упростить этот сложный процесс, если бы оно могло..
4 шага к изучению глубокого обучения
4 шага для изучения глубокого обучения
Удобный список ресурсов, которые помогут вам стать экспертом в области глубокого обучения
Во-первых, если вам нужна базовая информация или убедительные доказательства того, почему глубокое обучение оказывает значительное влияние, посмотрите следующее видео Эндрю Нг.
Шаг 0: изучение основ машинного обучения
(Необязательно, но рекомендуется)
Начните с курса Эндрю Нга по машинному обучению..
ИИ предсказывает солнечное излучение
(опубликовано в IIT Tech Ambit)
Изменение климата стало очень актуальной проблемой в последнее время. Все мировые лидеры были призваны вмешаться, и альтернативные источники энергии являются основным направлением для большинства стран. Рост спроса на возобновляемые ресурсы еще предстоит удовлетворить с помощью эффективных технологий. Использование чистых, экологически чистых возобновляемых источников энергии стало необходимым для борьбы с изменением климата и загрязнением воздуха...
Введение в графы DataFlow как основу глубоких нейронных сетей
Введение в графы DataFlow как основу глубоких нейронных сетей
«Глубокие нейронные сети» - модное слово, которое существует уже довольно давно, с его приложениями, начиная от классификации текста и заканчивая самоуправляемыми автомобилями, созданием фотореалистичных изображений, музыкальной композицией, робототехникой и многими другими, еще не появившимися. Интересно, что в основе всех этих сверхразумных приложений лежит поток математических производных, плавающих под капотом таких,..
Включение когнитивного визуального ответа на вопрос
Изучение гибридного подхода к визуальному ответу на вопросы посредством более глубокой интеграции OpenCog и подсистемы Vision.
Вступление
Представим себе сценарий, в котором социальному роботу-гуманоиду Софии кто-то задает простой вопрос:
« София, идет дождь? »
Если София говорит «да» на вопрос, знает ли она, почему она дала такой ответ? Другими словами, как София отвечает на вопрос?
Способность отвечать на вопросы о визуальных сценах, другими словами, способность..
MLOps : интеграция автоматизации машинного обучения с DevOps
MLOps означает (Машинное обучение + Операции). MLOps — это общение между специалистами по данным и операционной или производственной командой. Это глубоко совместный характер , предназначенный для устранения потерь, максимальной автоматизации и получения более полных и последовательных идей с помощью машинного обучения. Машинное обучение может изменить правила игры для бизнеса, но без какой-либо формы систематизации оно может превратиться в научный эксперимент.
MLOps возвращает..
Отладка сети глубокого обучения (часть 5)
Вы построили глубокую сеть (DN), но прогнозы - мусор. Как вы собираетесь устранить проблему? В этой статье мы описываем некоторые из наиболее распространенных проблем при реализации глубокой сети. Но если вы не читали Часть 4: Визуализация моделей и показателей глубокой сети , прочтите сначала ее. Нам нужно знать, на что смотреть, прежде чем что-либо исправлять.
Серия из 6 частей «Как начать проект глубокого обучения?» состоит из:
· Часть 1: Начать проект Deep Learning . ·..
