Публикации по теме 'ann'
Классификация изображений по выражению эмоций на лице
Цель
Основная цель этого проекта — реализовать классификацию изображений в наборе данных kaggle для выражения лицевых эмоций ( https://www.kaggle.com/datasets/samaneheslamifar/facial-emotion-expressions?datasetId=2876250 ).
Этот набор данных содержит наборы данных для обучения и проверки, имеющие 48 x 48 пикселей, изображения в градациях серого из более чем 3000 изображений для 7 эмоций, а именно: гнев, отвращение, страх, счастье, грусть, удивление, нейтральность. Эти изображения..
Глубокое обучение в маркетинге
Глубокое обучение может быть набором ИИ, который обеспечивает инновационные приложения во многих различных областях жизни и технологий. Алгоритмы глубокого обучения, работающие на батарейках, в настоящее время используются для обнаружения рака, предсказания землетрясений и создания картины, созданной искусственным интеллектом, проданной ранее на аукционе за более чем 400 000 долларов.
Q Выводы:
Однако глубокое обучение — это ИИ, который имитирует сеть нейронов в человеческом мозгу,..
Обзор статьи Deep Retrieval: Изучение извлекаемой структуры для крупномасштабных рекомендаций
Недавно я прочитал статью от людей из TikTok под названием Глубокий поиск: изучение извлекаемой структуры для крупномасштабных рекомендаций .
Системы рекомендаций должны иметь возможность быстро получать относительно релевантных кандидатов, которые затем переоцениваются для получения окончательного результата.
Обычно для генерации кандидатов используется модель внутреннего продукта (подобная модели, полученной в результате изучения метрик), за которой следует ИНС (приблизительный..
Демистификация функций потерь в глубоком обучении: понимание ключевых показателей для оптимизации модели
Что такое функция потерь?
В машинном обучении функция потерь является мерой того, насколько хорошо работает модель машинного обучения. Он количественно определяет несоответствие между прогнозируемым результатом модели и истинным или ожидаемым результатом.
Цель алгоритма машинного обучения — минимизировать функцию потерь, поскольку меньшие потери указывают на лучшую производительность и более близкое приближение к желаемому результату. Оптимизируя функцию потерь, модель корректирует свои..
КЛАССИФИКАЦИЯ СТЕКЛА С ПОМОЩЬЮ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
В этой статье я использовал некоторые методы классификации, такие как логистическая регрессия, дерево решений, SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE linear), KNN (K NEAREST NEIGHBOR), случайные леса и ANN (ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ), чтобы предсказать класс для данных функций.
ПОТОК ИЗДЕЛИЯ
Обзор Важные библиотеки и чтение файла Визуализация и предварительная обработка данных Разделение данных на обучающий набор и набор для тестирования Классификационные модели Анализ различных показателей..
print(list(data_train.columns))
count_amount_tsh = X['amount_tsh'].value_counts()
count_funder = X['funder'].value_counts()
count_gps_height = X[' gps_height'].value_counts()
count_installer = X['установщик'].value_counts()
count
Работал над конкурсом «Pump it Up: Data Mining the Water table», организованным drivedata.org. Я делюсь своим кодом и интуицией о том, как я подошел к данным и своей оценке на протяжении нескольких представлений. Данные были довольно беспорядочными и почти на 90% состояли из категориальных переменных. У каждой функции было около 35% отсутствующих данных. Отсутствующий процент в каждой функции был довольно схожим как в обучающих, так и в тестовых данных. Первоначально после очистки и..
Сходство изображений с использованием передачи обучения VGG16 и косинусного сходства
В этом руководстве мы используем VGG16 для извлечения функций. Сначала мы импортируем весь необходимый модуль в Jupiter Notebook.
import pandas as pd
import numpy as np
import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import h5py
import cv2
Также мы импортируем необходимый модуль из Кераса.
from keras.layers import Flatten, Dense, Input,concatenate
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout
from..
