machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Все статьи - стр. 12

Методы машинного обучения, применяемые к кибербезопасности

В целом, мы можем разделить алгоритмы машинного обучения на две широкие категории: контролируемые и неконтролируемые. Короче говоря, контролируемые алгоритмы требуют помеченного набора обучающих данных, и после обучения они должны быть в состоянии правильно...

Кодирование классификатора нейронной сети с нуля

Однослойная полностью связная нейронная сеть, используемая для классификации Высокоуровневые библиотеки глубокого обучения, такие как TensorFlow, Keras и Pytorch, прекрасно справляются с задачей облегчения жизни практикующего глубокого обучения, скрывая...

Прогнозирование будущего

Генеральная Ассамблея закончилась. Проекты были представлены. Объятия были даны. Несколько месяцев спустя меня выбрали для краткой презентации моего Capstone, Чистка игры , Возможность вернуться в кампус Генеральной Ассамблеи дала мне время подумать о...

Изучение, кластеризация и картирование преступлений Торонто

Кредит фотографии: Pixabay Мне было очень весело исследовать данные о преступности в городах США через их порталы открытых данных, потому что данные о преступности в Торонто просто не были доступны. Тем не менее, летом этого года Полиция Торонто...

Rust off the grid: Введение в язык программирования Rust.

Rust - это язык системного программирования, ориентированный на безопасность, скорость и параллелизм. Это позволяет достичь этих целей, сохраняя память без использования сборщика мусора. Руст это очень современный язык. Он использует LLVM на своем бэкэнде....

Введение в TensorFlow для начинающих (часть-1)

Tensorflow является одной из широко используемых библиотек для реализации машинного обучения и других алгоритмов, включающих большое количество математических операций. Tensorflow был разработан Google и является одной из самых популярных библиотек машинного...

TensorBoard: визуализация обучения

Опрятный инструмент для прозрачной реализации Почему TensorBoard? Это инструмент визуализации, который доступен с tenorflow. Но причина, по которой это полезно, заключается в том, что он обладает особыми функциями, такими как просмотр модели...

Сегментирование, локализация и подсчет экземпляров объекта в изображении

Когда мы визуально воспринимаем мир, мы можем получить большой объем данных. Если вы делаете снимок современной камерой, это> 4 миллиона пикселей и несколько мегабайт данных. Но на самом деле в картине или сцене есть мало интересных данных, которые мы,...

Обзор GAN (Генеративных Состязательных Сетей) - Часть I

Проверьте мой YouTube видео на GAN для другой точки зрения. Эта статья изначально появилась на blog.zakjost.com Целью данной серии статей является предоставление обзора исследований GAN и объяснение характера вклада. Я новичок в этой области сам,...

Линейная регрессия в Python; Предсказать цены на жилье в районе залива

мотивация Чтобы предсказать цены на жилье в районе Залива, я выбрал набор данных о ценах на жилье, который был получен из База продаж домов в Bay Area а также Zillow , Этот набор данных был основан на домах, проданных в период с января 2013 года по...

Классификация породы собак с использованием глубокого обучения: практический подход

Предварительный просмотр изображений с Stanford Dogs Dataset проблема Несколько дней назад я заметил Вызов идентификации породы собак, организованный Kaggle , Цель состоит в том, чтобы создать модель, способную классифицировать собаку по породе, просто...

Teaching Cars To See - Обнаружение транспортных средств с использованием машинного обучения и компьютерного зрения

Это окончательный проект первого семестра Udacity Самостоятельно работающий автомобильный инженер Nanodegree , Вы можете найти весь код, связанный с этим проектом на GitHub , Вы также можете прочитать мои сообщения о предыдущих проектах: ...

Реализация генерирующей состязательной сети (GAN / DCGAN) для рисования человеческих лиц

В последнем уроке мы научились использовать Tensorflow для разработки Вариационный автоэнкодер (VAE), который может рисовать символы MNIST. Большинство созданных цифр выглядели красиво. Был только один недостаток - некоторые из созданных изображений...

Построение собственной рекуррентной нейронной сети

Нейронные сети - это класс алгоритмов машинного обучения, созданный по образцу человеческого мозга и рекуррентные нейронные сети это подкласс, который хорошо работает с последовательностями данных, такими как текст. С ванильной нейронной сетью вы берете...

Создание сред песочницы для R с помощью Docker

Поскольку я изучал R за последний год, одна из вещей, которые меня поразили, это то, насколько сложно может быть настроена среда и работать с R. Я недавно наткнулся на сообщение в блоге ( ссылка ) о том, как использовать H2O и машинное обучение, что звучит...

Кластеризация - обучение без учителя

Что такое кластеризация? «Кластеризация» - это процесс группировки похожих объектов. Цель этой неконтролируемой техники машинного обучения - найти сходства в точке данных и сгруппировать сходные точки данных вместе. Зачем использовать...

Введение в байесовское мышление: от теоремы Байеса к сетям Байеса

Предположим, что в мире существуют очень редкие заболевания. Существует только 1 случай из 1000, что у вас болезнь. Ты хочешь знать будь то Вы заражены или нет, поэтому вы делаете 99% точный тест ... результат теста будет положительным! Насколько ты...

Обслуживающая модель TensorFlow в Scala

Взято из Вот Взято из Вот проблема Процесс обучения модели машинного обучения является лишь первым шагом к ее внедрению в производство. В конце концов, команда специалистов по науке подписывает контракт с командой разработчиков моделей и данных,...

PGGAN создает реалистичные лица

Генеративные противоборствующие сети были изобретены Яном Гудфеллоу еще в 2014 году в Университете Монреаля. У них был отличный старт, показывающий потенциальное повышение качества генерации изображений, убивающее все предыдущие тесты, установленные...

Иерархическая softmax и отрицательная выборка: короткие заметки, которые стоит рассказать

Благодаря неожиданному и очень приятному вниманию аудитория обратила внимание на мой последний (и единственный) пост, посвященный вложения слов Я с удовольствием напишу еще один: гораздо короче и проще для чтения. Строго говоря, это продолжение предыдущей...

Прогнозирование текучести кадров

Введение Текучесть кадров относится к проценту работников, которые покидают организацию и заменяются новыми сотрудниками. Это очень дорого для организаций, где расходы включают, но не ограничиваются: увольнение, вакансия, набор, обучение и замена. В...

Работа с отсутствующими данными в машинном обучении

Пропущенные значения отражают беспорядок в данных реального мира. Причин их возникновения может быть множество - от человеческих ошибок при вводе данных, неправильных показаний датчиков до ошибок программного обеспечения в конвейере обработки данных. ...

Очень простая демонстрация интерактивных элементов управления на ноутбуке Jupyter

п проект Jupyter / IPython оставил одну из самых больших степеней влияния на то, как ученый по данным может быстро протестировать и прототипировать свою идею и продемонстрировать работу коллегам и сообществу открытого исходного кода. Это некоммерческий...

Визуализация взаимосвязей акций с Networkx

В недавнем классе Network Analytics нас попросили визуализировать корреляции между акциями. Как инвестор, вы заинтересованы в диверсификации рисков, выбирая их различные типы. Поэтому вы можете захотеть визуализировать, какие акции ведут себя одинаково...

Интуиция (и математика!) Позади одномерного градиентного спуска

фото Доминик Коса на Unsplash Добро пожаловать! Машинное обучение понемногу стремится поделиться своими усилиями, чтобы исследовать и экспериментировать по темам в машинном обучении. Понимание и способность играть с математика позади является ключом...

Footer decor

© machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map