Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работает Weak Supervision, часть 4 (машинное обучение)
Глобальное и локальное: эффективная классификация изображений с несколькими метками с помощью слабого контроля с учетом категорий (arXiv)
Автор: Цзявэй Чжань , Цзюнь Лю , Вэй Тан , Гуаннан Цзян , Си Ван , Бин-Бин Гао , Тяньлян Чжан , Вэньлун Ву , Вэй Чжан , Чэнцзе Ван , Юань Се
Аннотация: Классификация изображений с несколькими метками, которую можно разделить на методы, зависящие от метки, и методы, основанные на регионе, представляет собой сложную проблему из-за сложной..
Сегментация экземпляра с помощью маски R-CNN
Краткое руководство по использованию Mask R-CNN, обученное на наборе данных MS COCO
Модели обнаружения объектов, такие как YOLO, R-CNN, помогают нам нарисовать ограничивающую рамку, окружающую объекты, а сегментация экземпляров предоставляет нам пиксельные маски для каждого объекта на изображении. Может возникнуть вопрос, зачем нам расположение пиксель за пикселем?
Если мы просто используем обнаружение объектов в самоуправляемых автомобилях, тогда существует вероятность того, что..
Семейство специализированных суперкомпьютеров, моделирующих молекулярную механику как никто другой.
Компьютеры Антона в DE Shaw Research
Семейство специализированных суперкомпьютеров, моделирующих молекулярную механику как никто другой.
Чисто основанная на физике альтернатива множеству методов машинного обучения, эта непревзойденная технология позволяет проводить невозможные в противном случае исследования, относящиеся к базовой биологии и фармацевтике.
Моделирование молекулярной динамики заключается в описании части материи в виде математической модели, чаще всего атом за..
Настройка гиперпараметров
Оптимизация гиперпараметров — важный шаг в построении надежной модели нейронной сети. В этом сообщении блога мы рассмотрим использование GridsearchCV для определения оптимальных значений различных факторов в нейронных сетях. В частности, мы сосредоточимся на настройке гиперпараметров, которая включает в себя оптимизацию количества нейронов в скрытых слоях, размера партии, эпох и т. д. Используя GridsearchCV для точной настройки этих гиперпараметров, мы можем повысить производительность..
Как R используется в науке о данных (13 аналогий из реальной жизни)
R - один из последних передовых инструментов. Сегодня миллионы аналитиков, исследователей и таких брендов, как Facebook, Google, Bing, Accenture, Wipro, используют R для решения сложных проблем. Приложения R не ограничиваются одним сектором, мы можем видеть программирование на R - в банковском деле, электронной коммерции, финансах и многих других.
По сути, язык R - это программа с открытым исходным кодом, поддерживаемая командой разработчиков ядра R. Также язык R используется для..
Резюме: Классификация музыкальных жанров с использованием визуальных спектрограмм
20 июля 2023 г., Классификация музыкальных жанров с помощью ResNet и Bi-GRU с использованием визуальных спектрограмм — Цзюньфэй Чжан
Классификация музыкальных жанров является сложной задачей из-за сложности и изменчивости музыкальных жанров. Однако точная классификация музыки по жанрам имеет решающее значение для улучшения систем музыкальных рекомендаций, используемых потоковыми сервисами. В этом исследовательском документе предложен инновационный подход к автоматической классификации..
8 шагов к успешной стратегии внедрения ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) постоянно развивается, и предприятия спешат первыми внедрить эту технологию, а не рисковать остаться позади. Кроме того, достижения в области облачных технологий и соответствующая легкость расходов за последние пять лет привлекли бизнес-инвестиции в новые технологии.
И здесь на помощь приходит ИИ. Вкладывая большие средства в облачные технологии, предприятия переходят к технологиям автоматизации и машинного обучения.
Создание «правильной» реализации ИИ..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..