Публикации по теме 'transfer-learning'


Автоматизация поиска работы с помощью Transfer Learning Часть 1
«Проблемы - это не что иное, как тревожный сигнал для творчества» - Герхард Гшвандтнер Вступление В середине карьеры я начал переход от учителя средней школы к специалисту по анализу данных и должен признать, что чем дольше длится поиск, тем более разочаровывающим это кажется. Вместо того, чтобы опуститься на себя и сдаться, я увидел возможность вырасти. Вы пришли не для того, чтобы читать о проблемах с поиском работы, но вы пришли сюда, чтобы прочитать о том, как я использовал..
Обзор классификации изображений с использованием трансферного обучения
Для людей классификация объектов на изображении проста, по сравнению с машинами. Этот процесс классификации объектов на изображении, известный как классификация изображений, включает в себя маркировку изображений по заранее определенным классам. Поскольку может быть n классов, на которые может быть классифицировано изображение, ручная классификация (при наличии тысяч изображений) также сложна для человека. Вот почему все большее распространение получает автоматизация процесса..
Обнаружение Covid-19 на рентгеновских изображениях грудной клетки с использованием предварительно обученных сетей
В первые дни пандемии Covid-19 одним из диагностических инструментов, доступных клиницистам, были рентгенограммы грудной клетки (CXR). CXR (рис. 1) остается одним из основных инструментов визуализации для оценки заболеваний органов грудной клетки, включая Covid-19, бактериальную пневмонию и т. д. Мы стремимся создавать синтетические изображения, которые можно использовать для дополнения имеющихся изображений и создания инструмента классификации для обнаружения Covid-19. Набор..
Классификация достопримечательностей Токио с помощью трансферного обучения
Классификация изображений - одна из старейших и разрабатываемых задач компьютерного зрения и глубокого обучения. Фактически, разработано настолько, что любой, у кого есть некоторый опыт программирования, может собирать свои собственные данные, обучать модели с приличной точностью и развертывать их с помощью нескольких строк кода. Что оказало значительное влияние, так это доступность больших наборов данных, таких как ImageNet и CIFAR10, и инструментов разработки, таких как Pytorch и fastai,..
Обзор трансферного обучения в НЛП
Обзор последних работ по трансферному обучению для контролируемой целевой задачи. Передача знаний - важный аспект как для людей, так и для машин. Люди могут получить больше, делясь друг с другом и обучая друг друга. Я хотел бы думать о машинах таким же образом. Власть приобретается путем обмена знаниями, а не накоплением их. Трансферное обучение - это метод использования знаний, полученных моделью, обученной для исходной задачи, для решения целевой задачи. В большинстве случаев..
Подписание изображений с помощью набора данных Flickr8k и BLEU
Внутри ИИ Подписание изображений с помощью набора данных Flickr8k и BLEU Оглавление: Вступление Почему набор данных Flickr8k Давайте разбираться в данных EDA… Как придать фигурам изображения ..? Предварительная обработка титров… Последовательная подготовка данных BLEU…? Вывод Заключение использованная литература 1. Введение: RNN стали очень мощными. Специально для последовательного моделирования данных. Андрей Карапати очень хорошо объяснил использование RNN в своем..
PathVQA: визуальный ответ на вопрос о патологии
Эта статья была подготовлена ​​в рамках финального проекта курса Harvard AC295 Fall 2020 . Авторы: Хаоксин Ли, Женевьев Лайонс, Ребекка Янгерман, Джерри Чжан Обзор Целью этого проекта является разработка набора моделей ответов на визуальные вопросы по патологии. Патология является важной отраслью медицинской практики, которая включает диагностику состояний с помощью образцов, удаленных из организма хирургическим путем, таких как биопсия. Однако использование машинного обучения для..