Публикации по теме 'classification'
Модели классификации: как систематизировать фотографии с помощью компьютерного зрения
Теперь, когда большинство смартфонов оснащены высококачественными камерами, а мобильные устройства есть у более чем 90 процентов населения , многие из нас носят в задних карманах тысячи файлов с фотографиями. В то время как телефоны предлагают несколько простых тегов, помогающих пользователям сортировать свои личные архивы, модели классификации компьютерного зрения предлагают простой и эффективный способ создания пользовательских узкоспециализированных моделей, которые могут помочь..
Сравнительное исследование прогнозирования вакцинации с использованием алгоритмов машинного обучения
Эта статья была написана Хейлом Кизилдуманом и Алпарсланом Месри .
В конце 2009 г. и начале 2010 г. опросы по гриппу H1N1 проводились по телефону в США. В этом опросе, помимо социальных, экономических и демографических вопросов, респондентов спрашивали, есть ли у них вакцина против H1N1 или против сезонного гриппа. С помощью этой информации предполагается предсказать, есть ли у этих людей вакцины против H1N1 и сезонного гриппа. Это исследование является предварительной подготовкой..
Понимание базовых моделей в машинном обучении
Понимание базовых моделей в машинном обучении
Важность, стратегии и применение к несбалансированным классам
Введение в базовые модели
Базовая модель — это простая модель, используемая для прогнозирования результатов данных. Он служит отправной точкой для анализа, позволяя нам оценить производительность более сложных моделей и влияние дополнительных функций. Существует два распространенных подхода к созданию базовой модели для классификации.
Классификатор классов большинства:..
Понимание того, как машинное обучение может классифицировать рукописные цифры
Как компьютеры понимают изображения на примере
Мы уже говорили об этом раньше. Компьютеры понимают числа. Не текст. Не видео. Не изображения.
Как же тогда модели машинного обучения могут извлекать текст из изображений рукописных символов?
Давайте посмотрим на изображение рукописной цифры 9, которое мы извлечем из модуля наборов данных sklearn.
# import datasets module
from sklearn import datasets
# grab the digits dataset from the module
digits = datasets.load_digits()
#..
Интерпретация AUC-РПЦ
Примечание. Вы также можете прочитать эту историю в моем блоге:
Интерпретация AUC-ROC AUC имеет много названий: AUC, AUC-ROC, ROC-AUC, площадь под кривой и так далее. Это чрезвычайно важный показатель… matthewrkaye.com
У AUC много названий: AUC, AUC-ROC, ROC-AUC, площадь под кривой и т. д. Это чрезвычайно важный показатель для оценки моделей машинного обучения и очень популярный вопрос на собеседовании в области науки о данных...
Простая модель классификации Tensorflow в Ruby
Основная цель этого блога — построить простую модель линейной классификации в ruby с использованием архитектуры Tensorflow. Основными компонентами тензорного потока, необходимыми для построения и тестирования модели, являются Operation, Placeholder, Variable и Session. Эти компоненты написаны как рубиновые классы. Начнем с класса Operation.
class Operation
attr_accessor :input_nodes, :output, :input
def initialize(*input_nodes)
@input_nodes = input_nodes
end
def compute..
Распознавание лиц с использованием Facenet, SVM в музыкальном видео корейской группы BTS
В этом посте я расскажу о проекте, который был выполнен с целью использования некоторых предварительно обученных моделей и выполнения базового уровня трансферного обучения для достижения распознавания лиц 7 участников корейской группы BTS.
Мотивация. Большая поклонница BTS бросила мне вызов определить семерых участников группы, просто посмотрев несколько музыкальных клипов (и прослушав ее аудиоаннотации в реальном времени). Это был хороший вызов для меня, и мне потребовалось некоторое..
