Публикации по теме 'deeplearing'


FIRST PIE & AI MEETUP-КЕНИЯ
Самая первая в Кении встреча deeplearning.ai Pie и AI была проведена в Сельскохозяйственном и технологическом университете Джомо Кеньятты (JKUAT) при поддержке Клуба студентов-разработчиков JKUAT. В мероприятии приняли участие университетские ученые; Представлены 14 кенийских университетов, эксперты, новички и начинающие специалисты по данным. Тема была названа «Формирование карьерного пути в науке о данных». Работая вместе с удивительной командой из шести человек, которые так усердно..
МОЖЕТ ЛИ РАЗВИВАЮЩАЯСЯ ТЕХНОЛОГИЯ (ИИ) ДОМИНИРОВАТЬ ЧЕЛОВЕКА???
Самая распространенная постановка сегодня — это искусственный интеллект, который тонко поддерживается машинным обучением и глубоким обучением. Молодежь практически живет идеалами будущего Индии и вносит свой вклад в ее развитие. Тема о том, почему используется машинное обучение, включает множество ответов, не все из которых статистически значимы. По мере развития технологий и того, что мир становится все более технологически зависимым, растет «жажда знаний». Мысль о том, что машины..
1. Мульти-выход с функцией пользовательской стоимости
Это введение в серию из трех частей. Многоканальный вывод с настраиваемой функцией стоимости . Несколько выходов с пользовательской параметризованной функцией стоимости . Multi-Input Multi-Output с предопределенной функцией стоимости. В примере с несколькими выходами и пользовательской функцией стоимости демонстрируется процесс построения нейронной сети с несколькими выходами в TensorFlow и определение пользовательской функции стоимости для оценки потерь между..
Что такое увеличение данных?
Расширение данных — это метод увеличения объема данных за счет добавления копий модифицированных существующих данных или вновь созданных синтетических данных из существующих наборов данных. Он работает как регуляризатор и помогает уменьшить переобучение при обучении модели машинного обучения. Это тесно связано с работой oversampling в анализе данных. Расширение данных наиболее популярно в области компьютерного зрения. посмотрите, что нужно изменить при использовании Data..
AI Scholar: имитационное обучение — предоставление агентам возможности изучать надежные политики посредством демонстрации
AI Scholar: имитационное обучение — предоставление агентам возможности изучать надежные политики посредством демонстрации Настало время смотреть и учиться для роботов Это краткое изложение исследования – лишь одно из многих, которые еженедельно публикуются в информационном бюллетене для ученых, занимающихся искусственным интеллектом. Чтобы начать получать еженедельную рассылку , зарегистрируйтесь здесь . В последние годы машинное обучение (ML) сделало значительный скачок...
Идентификация потенциально съедобных цветов с помощью глубокого обучения и фастай
Как специалист по машинному обучению, трудно не заметить, что за последние несколько лет количество приложений глубокого обучения быстро выросло. Итак, после многих лет попыток избежать изучения этого, я, наконец, решил запрыгнуть на подножку и выучить его. Я считаю, что применение его в проекте — один из самых эффективных способов изучения методов науки о данных, не говоря уже о глубоком обучении. Мотивация Вдохновленный некоторыми приложениями глубокого обучения в биологии, такими как..
Классификация электрогитар с использованием CNN (глубокое обучение)
Введение - Ссылка GitHub на код проекта: https://github.com/Debadri3/cnn-electric-guitar-classification Электрогитара была одним из самых любимых инструментов с тех пор, как ее широко популяризировали такие музыканты, как Hendrix, Van Halen и другие. Точно так же два гиганта по производству гитар, а именно Fender и Gibson, выпустили несколько вариантов электрогитары с модификациями на протяжении многих лет. Этот проект представляет собой проблему классификации нескольких..