Публикации по теме 'transfer-learning'
Моделирование временных рядов в здравоохранении
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения внесли значительный вклад в отрасль здравоохранения. Моделирование временных рядов включает анализ временных данных для облегчения ранней диагностики, скрининга, мониторинга и группирования пациентов с аналогичными клиническими результатами. Это позволяет специалистам в области здравоохранения выявлять закономерности, выявлять аномалии и прогнозировать прогрессирование заболевания для своевременных вмешательств и составления..
Повторное использование модели обучения: трансферное обучение и PEFT
Появление больших языковых моделей (LLM) и, в целом, базовых моделей ознаменовало значительный сдвиг в понимании в сообществе машинного обучения. Он установил тот факт, что для значительной части задач обучения традиционный подход, заключающийся в сборе большого набора обучающих данных для обучения совершенно новой модели, может оказаться просто неверным.
Вместо этого более элегантная, экономически эффективная и часто более точная стратегия состоит в том, чтобы полагаться на..
Генеративно-состязательные сети (GAN) или передача обучения
Генеративно-состязательные сети (GAN) и трансферное обучение — две из самых интересных и быстро развивающихся областей науки о данных. В последние годы они привлекли большое внимание и популярность среди исследователей, практиков и профессионалов отрасли благодаря своей способности решать сложные задачи в различных приложениях. В этом блоге мы углубимся в концепции GAN и трансферного обучения и исследуем их значение в области науки о данных.
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это..
Идентифицируйте цветы с помощью трансферного обучения
Что такое трансферное обучение?
Трансферное обучение — это метод, который сокращает многое из этого, беря часть модели, которая уже была обучена для связанной задачи, и повторно используя ее в новой модели.
Здесь я использую Google Colab, который обеспечивает интеграцию оперативной памяти и графического процессора в браузере :)
Шаг 1. Установка
Шаг 2. Настройка конвейера ввода
Загрузка набора данных цветов…
Используйте ImageDataGenerator для масштабирования..
Простая практика глубокого обучения: перенос обучения с помощью ResNet для классификации изображений цветов
Курс Fast.ai — это потрясающий бесплатный онлайн-курс для получения практического опыта глубокого обучения. Я начал смотреть лекции давно и никогда не заканчивал с ним реальный проект, так как всегда хотел использовать его только для данных, связанных с моим докторским исследованием, которое находится на КТ грудной клетки; Обычно не так просто получить большой хорошо сохранившийся и помеченный набор данных КТ легких, чтобы начать играть с CNN. Наконец, на этот раз я решил не отставать от..
Трансферное обучение 101: Часть 1
Загрузка современной модели и оценка в TF 2.0.
«Стоя на плечах гигантов»
Трансферное обучение определяется ниже:
Переносное обучение и адаптация предметной области относятся к ситуации, когда то, что было изучено в одной обстановке… используется для улучшения обобщения в другой обстановке — стр. 526, Глубокое обучение , 2016 г.
Таким образом, говоря простыми словами, это процесс использования современных моделей в соответствующей области для решения нашей проблемы. Давайте..
Система рекомендаций по продуктам моды с использованием Resnet 50
Мода — это постоянно развивающаяся отрасль, которая требует постоянной адаптации и инноваций, чтобы оставаться актуальной, а оставаться в курсе последних тенденций может быть сложной задачей. В этом сообщении в блоге я исследую, как ResNet50 можно использовать для создания надежных систем рекомендаций по моде, которые могут предоставлять покупателям персонализированный выбор модной одежды, делая их покупки удобными и приятными. Это захватывающая сфера, и одним из последних..
