Публикации по теме 'deep-learning'


Простое введение в глубокое обучение — Распознавание рукописных цифр
Изучите глубокое обучение, создав свой собственный алгоритм распознавания цифр. НЕ ТРЕБУЕТСЯ ЗАГРУЗКА. Прикладное глубокое обучение сложно для всех! Нейронные сети сложно понять, построить, и обычно неясно, как сеть пришла к такому результату! К счастью для вас, эта статья станет отличным началом для изучения этих искусственных нейронных сетей! Лучший способ научиться — построить его самостоятельно! Шаг 1 Google — отличная компания по многим причинам. Одна из этих причин..
ПОСТРОЕНИЕ КОНЦЕВОЙ МОДЕЛИ (ML & DL) ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ И РАЗВЕРТЫВАНИЯ Твитов С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ STREAMLIT
Люди, выражающие свои опасения через платформу социальных сетей, являются обычной практикой в ​​​​современную эпоху, причина в широком охвате поднимаемых проблем. Поскольку в настоящее время Интернет и мобильные устройства распространены повсеместно, многие люди используют платформы социальных сетей, такие как Twitter, Facebook, Instagram и т. д., чтобы их голос достиг как можно большего числа людей. Но это также приводит к неправильному использованию того же самого. Многие люди также..
(Еще одна) терминология нейронной сети до стадии WX + B
(Еще одна) терминология нейронной сети до стадии WX + B Нейронные сети сегодня лежат в основе революции в области глубокого обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Они действительно прошли долгий путь с тех пор, как 3 десятилетия назад директор Управления тактических технологий DARPA США назвал нейронные сети более важными, чем атомная бомба . Недавно я приступил к подготовке презентации Powerpoint, в которой пошагово излагается терминология нейронной сети для простой..
Несмотря на то, что развитие ИИ происходило быстрыми темпами в течение последних 5–7 лет, люди начали замечать это, когда в ноябре 2022 года стала общедоступной версия ChatGPT 3.5. ChatGPT — это программное обеспечение для ИИ под названием Large Language
Искусственный интеллект меняет мир. До сих пор с помощью Photoshop можно было создавать реально выглядящие поддельные фотографии, но на это уходили часы напряженной работы. Теперь это можно сделать всего за секунду. Улыбка на вашем лице Нажмите одну кнопку, и все готово. Изменение прически Одним щелчком мыши ваши волосы станут короче! Одним щелчком мыши ваши волосы становятся длиннее! Эти поддельные фотографии будут даже выглядеть очень реальными. Вы даже можете расширить свои..
Мультиклассовая классификация-случайное испытание
Прежде чем вы начнете относиться к этому блогу очень серьезно, я хочу заявить, что я просто хотел это сделать и хотел посмотреть, смогу ли я победить в случайном угадывании или нет! Итак, начнем и пристегнемся! Прежде чем мы начнем, я хочу, чтобы вы ознакомились с набором данных, чтобы иметь представление об особенностях. О НАБОРЕ ДАННЫХ: Набор данных о продажах в супермаркетах предлагает всестороннее представление о поведении потребителей, тенденциях в отношении продуктов и..
MobileObjectLocalizer : детектор мобильных объектов, не зависящий от класса
Это введение в MobileObjectLocalizer , модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK . Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK , а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS . Обзор MobileObjectLocalizer  – это разработанная Google модель обнаружения объектов общего назначения, которую можно использовать для объектов любого типа. В отличие от таких моделей, как YOLO , которая классифицирует объекты по..
Приложения децентрализованного обучения, часть 3 (искусственный интеллект)
Может ли децентрализованное обучение быть более надежным, чем федеративное обучение? (arXiv) Автор: Матильда Рейналь , Дарио Пасквини , Кармела Тронкосо . Аннотация: Децентрализованное обучение (DL) — это подход к взаимному обучению, который позволяет группе пользователей совместно обучать модель машинного обучения. Для обеспечения корректности DL должен быть надежным, то есть византийские пользователи не должны иметь возможности вмешиваться в результат совместной работы. В этой..