Публикации по теме 'machine-learning'
Новое исследование генеративно-состязательных сетей, часть 6 (Машинное обучение, 2023 г.)
ReGANIE: исправление ошибок инверсии GAN для точного редактирования реального изображения (arXiv)
Автор: Бинчуань Ли , Тяньсян Ма , Пэн Чжан , Мяо Хуа , Вэй Лю , Цянь Хэ , Цзыли И .
Аннотация: Семейство StyleGAN преуспело в генерации изображений с высокой точностью и позволяет гибко и правдоподобно редактировать сгенерированные изображения, манипулируя семантическим богатым пространством скрытого стиля. Однако проецирование реального изображения в его скрытое пространство..
Шамаюн Миа — «Искусственный интеллект и машинное обучение в банковской сфере: 3 способа изменить…
Это было в конце 1950-х годов, когда Алан Тьюринг задался вопросом, смогут ли когда-нибудь машины мыслить? В то время никто не знал, сколько времени или возможностей может быть у искусственного интеллекта или машинного обучения, сама эта идея породила различные концепции современной эпохи, такие как нейронные сети, машинное обучение, визуализации и в целом предмет искусственного интеллекта.
Проработав в отрасли более 15 лет, г-н Шамаюн Миа работал консультантом по вопросам управления..
Машина опорных векторов!
Машина опорных векторов : машины опорных векторов являются частью контролируемых методов обучения, которые можно использовать для классификации, регрессии, а также для обнаружения выбросов (если вы не знаете, что такое выбросы на самом деле, сделайте посмотрите мой предыдущий блог)
Как быть с выбросами! Но прежде всего, что такое выбросы? 🤔 medium.com
Машины опорных векторов (SVM) — популярный выбор среди машинного обучения...
Работа с нижней границей Крамера-Рао, часть 1 (машинное обучение + линейная алгебра)
Оптимизация нижней границы Крамера-Рао для обнаружения скрытых движущихся целей с помощью радара с поддержкой нескольких IRS (arXiv)
Автор: Захра Эсмаилбейг , Кумар Виджай Мишра , Ариан Эамаз , Моджтаба Солтаналян .
Аннотация: Интеллектуальная отражающая поверхность (IRS) — это быстро развивающаяся парадигма, обеспечивающая беспроводную передачу вне прямой видимости (NLoS). В этой статье мы сосредоточимся на характеристиках радиолокационной оценки с помощью IRS движущейся скрытой..
Каковы функции активации в машинном обучении?
Каковы функции активации в машинном обучении?
Кто-то был бы поражен популярными приложениями машинного обучения и науки о данных. Многие отрасли переходят на искусственный интеллект для улучшения своих приложений. Согласно Forbes , наука о данных считается очень ценной профессией на текущем рынке труда. Есть компании, которым нужны специалисты в области науки о данных и искусственного интеллекта.
С надежной моделью машинного обучения можно найти решения некоторых сложных..
Машина опорных векторов в 500 словах
Машины опорных векторов (SVM) — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Цель SVM — найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет классы. Чтобы найти эту гиперплоскость, SVM оптимизируют целевую функцию, которая зависит от опорных векторов, которые являются точками данных, ближайшими к гиперплоскости.
Одним из ключевых аспектов SVM является то, что они могут..
Матрица путаницы: применение в безопасности
— Информативный анализ, обеспечиваемый матрицей путаницы, если он очень полезен и имеет множество применений.
Что такое матрица путаницы?
Матрица путаницы, также известная как матрица ошибок, показывает комбинацию фактических значений со сравнением истинного и ложного прогнозов с помощью задачи классификации. Обычно в аналитике или статистической классификации матрица путаницы обеспечивает визуализацию производительности алгоритма.
Как и на изображениях выше, он представляет..
