Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Анализ главных компонентов для уменьшения размерности
Машинное обучение - это область, в которой данные считаются благом для отрасли. В машинном обучении слишком много данных иногда может привести к плохим результатам. В какой-то момент наличие большего количества функций (размеров) в ваших данных может снизить качество вашей модели. Этот термин известен как проклятие размерности в науке о данных. Что такое уменьшение размерности? С ростом индустрии данных и пользователей Интернета каждый день генерируется огромное количество..
MSF: диагностика устойчивости к антибиотикам с помощью ИИ
Новая инициатива «Врачей без границ» с искусственным интеллектом Вот новостной совет о новом проекте, о котором мы с нетерпением ждем возможности узнать и поделиться им в серии подкастов Гуманитарный ИИ сегодня нашего сообщества встреч: Врачи без границ используют искусственный интеллект для диагностики и бороться с устойчивостью к антибиотикам. Вы можете узнать больше непосредственно у Врачей без границ :..
Работа с искусственным интеллектом
О возможности постнаучной технологии Мне было очень интересно посмотреть недавнюю статью Проклятие победителя? О темпе, прогрессе и эмпирической строгости Д. Скалли, Джаспера Снука, Алекса Вильчко и Али Рахими. Вот аннотация: «Сфера машинного обучения отличается быстрыми инновациями и быстрым распространением результатов. Несмотря на то, что темпы прогресса были экстраординарными по любым меркам, в этой статье мы исследуем потенциальные проблемы, которые, по нашему мнению,..
Что видит «глубокий» компьютер
Глубокое обучение, пожалуй, более актуально, чем другие вычислительные задачи. Что происходит под капотом? Может показаться странным использовать это слово для описания взаимодействия человека с компьютером, но я считаю, что эмпатия является ключом к дальнейшему пониманию и развитию ИИ. В течение последних 60 лет мы привыкли ожидать, что компьютеры попытаются подражать нам и лучше понимать нас. Я считаю, что мы запоздали для некоторого рассмотрения другого направления. Что значит..
Разработка конвейера глубокого обучения для классификации болезней листьев маниоки
Изучение компонентов эффективной модели CNN: от извлечения и очистки данных до переноса обучения и архитектурного проектирования до настройки гиперпараметров и многого другого… Реинтродукция Как обсуждалось в нашем первоначальном сообщении в блоге , наша текущая цель — создать CNN, которая позволит фермерам, ведущим натуральное хозяйство в странах Африки к югу от Сахары, загружать фотографии своих культур и узнавать, здоровы ли их растения или больны, и, если они больны, чем они..
Распознавание лиц с использованием MTCNN (Часть 2)
В Части 1 обнаружения лиц с использованием MTCNN мы объяснили основные концепции, связанные с этой темой. В этой части мы подробно объясним процесс установки предварительных условий и достижения результата, то есть ориентировки лица на изображения / видео. Вся эта практическая реализация основана на пакете Python MTCNN . Давайте углубимся в это . Установка предпосылок Рекомендуется использовать виртуальную среду Anaconda для обнаружения лиц с использованием MTCNN, поскольку..
Обнаружение спама - Классификация текста НЛП
Мы ежедневно записываем огромное количество информации, но есть проблема: один человек может генерировать сотни или тысячи слов в объявлении, каждое предложение с соответствующей сложностью. Если вы хотите масштабировать и анализировать несколько сотен, тысяч или миллионов людей или деклараций в данной географии, тогда ситуация неуправляема. Данные, полученные из разговоров, заявлений или даже твитов, являются примерами неструктурированных данных. Неструктурированные данные плохо..