Публикации по теме 'machine-learning'
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 инструментов редактирования изображений определение подлинности визуальных доказательств стало сложной задачей. В этой статье мы отправляемся в увлекательное путешествие в процесс обучения сверточной нейронной сети (CNN) для обнаружения манипулируемых изображений.
Наша цель — оснастить нашу..
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. Наука о данных включает в себя извлечение знаний и идей из данных с помощью различных процессов, включая сбор, очистку, исследование, анализ и визуализацию данных. Python с его удобным синтаксисом и богатой экосистемой библиотек стал популярным языком для науки о данных. В этой статье мы рассмотрим..
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 Diffusion на GCP. Стабильная диффузия (форма генеративного ИИ) — новый крутой парень в этом районе. Стабильная диффузия позволяет нам создавать реалистичные изображения из данной текстовой подсказки. Благодаря новизне и вычислительной нагрузке, создаваемой моделью стабильной диффузии, она..
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 более тактильно и приятно, чем отсутствие сообщения об ошибке: я чувствую, что импульс, создаваемый моими ногами, проходит через мое тело и переданное кончиками пальцев, — это правильно. Получающийся взмах , когда мяч прорезает сетку, - это всего лишь вишенка на торте (хотя я слышу не очень обычный..
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 методов аннотации ориентиров с использованием методов компьютерного зрения играют жизненно важную роль для моделей машинного обучения. Эта технология полезна при биометрическом распознавании лиц, анализе выражения лица или диагностике состояния здоровья.
На бэкэнде обрабатываются огромные массивы..
День 5. Обзор машинного обучения
Путешествие к знаниям и расширению возможностей
Когда мое путешествие в сферу машинного обучения подходит к концу, я обнаруживаю, что вооружился бесценными знаниями и более глубоким пониманием мира принятия решений на основе данных. Машинное обучение часто рассматривается как сложная среда, но оно является маяком расширения возможностей, предлагая набор инструментов, который упрощает сложные процессы и совершенствует процессы принятия решений.
Раскрытие основных алгоритмов:
В..
Машинное обучение в дистанционном зондировании: революция в том, как мы видим Землю
Дистанционное зондирование — это наука о получении информации о поверхности Земли на расстоянии. Эта информация может использоваться для мониторинга изменений в окружающей среде, отслеживания природных ресурсов и управления инфраструктурой. В последние годы машинное обучение (ML) становится все более важным в дистанционном зондировании. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для автоматизации задач, повышения точности и получения новых идей.
Вот несколько примеров использования..
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..