Исследование себя ради развлечения и выгоды Самоконтроль витает в воздухе (и разговоры ). Объяснение разницы между самостоятельным, неконтролируемым, слабо-, полу-, дистанционным и полностью контролируемым обучением (и, конечно же, RL) стало экспоненциально сложнее . :) Тем не менее, мы попробуем. Проблема в контексте состоит в том, чтобы закодировать объект (слово, предложение, изображение, видео, аудио,…) в достаточно общее представление (капли чисел) который полезен..

Введение За прошедшие годы на машинное обучение произошли существенные изменения. В основе машинного обучения и принципов глубокого обучения данные всегда занимают приоритетное место. Но иногда адекватный сбор данных не дает более точных моделей. В этой ситуации обучение по принципу «несколько выстрелов» может дать некоторые преимущества для повышения точности моделей и помочь предприятиям. Основная идея обучения за несколько шагов - делать прогнозы на минималистичных наборах данных с..

Обучение за несколько шагов — это подобласть машинного обучения, которая фокусируется на моделях обучения для распознавания и классификации новых классов с помощью лишь нескольких помеченных примеров. Традиционные алгоритмы машинного обучения требуют большого количества размеченных данных для достижения хорошей производительности. Однако в реальных сценариях собирать большое количество помеченных примеров для каждого возможного класса зачастую непрактично или дорого. Целью краткосрочного..

Вили Ван , Джон Инакей и Майк Ван Одна из новых концепций в области глубокого обучения - Few Shot Learning. Если вы изучали машинное обучение или глубокое обучение, вы, вероятно, слышали этот термин раньше. Но что это? Как это на самом деле работает? Мы углубимся в тему и покажем один из способов выполнения краткого обучения через сети-близнецы. Ниже мы узнаем, как построить систему One Shot Learning с использованием Twin Networks. Вы можете найти нашу реализацию Twin Network в..

Научитесь кодировать алгоритм быстрого обучения на наборе данных Omniglot Вступление Мы, люди, можем распознать класс по нескольким примерам этого класса. Например, ребенку нужно всего два или три изображения кролика, чтобы различить это животное среди других видов. Эта способность учиться на ограниченных данных превосходит любой классический алгоритм машинного обучения. Многие люди думают, что человечество низвергается искусственным интеллектом, но вот правда: чтобы иметь..

Автор: Д-р Ташкин Дениз, специалист по анализу данных в Record Evolution GmbH Резюме В статье рассматривается интеллектуальная обработка данных Интернета вещей (IoT) в контексте профилактического обслуживания и связывается с последними разработками в области полууправляемого обучения. Хотя статья написана с оглядкой на аудиторию, не являющуюся экспертом, статья ссылается на недавние научные публикации. Мы предоставляем любознательному и технически ориентированному читателю..