Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как распознать поддельные изображения, созданные искусственным интеллектом
В 2014 году исследователь машинного обучения Ян Гудфеллоу представил идею генеративных состязательных сетей или GAN. Генеративные , потому что они выводят такие вещи, как изображения, а не прогнозы относительно входных данных (например, хот-дог или нет ); Состязательные сети , потому что они используют две нейронные сети, конкурирующие друг с другом в игре в кошки-мышки , как кассир и фальшивомонетчик: одна пытается обмануть другую, заставляя думать, что она может генерировать..
Дорожная карта для завоевания компьютерного зрения
Как начать работу с компьютерным зрением
Стало традицией писать блоги, в которых даются рекомендации по машинному обучению ace. Мне было трудно найти такую дорожную карту и список дел для компьютерного зрения. Как энтузиаст и консультант в области компьютерного зрения, я обнаружил, что множество людей спрашивают о конкретной дорожной карте (с точки зрения навыков, курсов и т. Д.) Для понимания компьютерного зрения. Следующий блог пытается служить этой цели.
Следует отметить, что это..
Объясняемый ИИ (xAI)
В современных подходах входные данные и информация о классе могут быть обучены с высокой производительностью и протестированы с новыми входными данными. Однако эта модель зависит от размера набора данных, качества набора данных, набора гиперпараметров, используемых в моделях глубокого обучения, функций активации и алгоритмов оптимизации.
Уровни в глубокой сети позволяют машине распознавать то, что мы предоставляем. Нижние уровни предоставляют информацию о более общем аспекте ввода...
Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучение
Машинное обучение можно рассматривать как распространение человеческого интеллекта на компьютеры. Мы пытаемся заставить компьютеры думать так, как мы. Хотя это утверждение является чрезвычайно амбициозным и расплывчатым, для большинства основных задач, которые компьютер должен выполнять, это правда.
Позвольте мне пояснить свою точку зрения на простом примере.
Представьте, что ваша любимая команда A вышла в финал крупного спортивного соревнования..
Искусственный интеллект - Модули
Модули искусственного интеллекта, часть I
Введение в решение проблем, планирование, рассуждение и машинное обучение.
Из-за проблем с читабельностью статья разделена на две части.
В этой статье AI-модули рассказывают о том, что ему требуется, о категориях, реализации, типах алгоритмов, приложениях и примерах, в каждом модуле задан алгоритм с его внутренней работой (только математическая часть, а не код), в нескольких модулях алгоритмы рассматриваются отдельно. статьи, и им..
Объем последовательности: есть ли приятель на рынке магазина функций?
Еженедельный информационный бюллетень, в котором обсуждаются важные исследовательские работы по машинному обучению, интересные технические выпуски, деньги, полученные от ИИ, и реальные реализации.
Sequence Scope - это сводка наиболее важных опубликованных исследовательских работ, опубликованных новостей о технологиях и стартапах в экосистеме ИИ за последнюю неделю. Этот сборник является частью информационного бюллетеня TheSequence. Специалисты по анализу данных, ученые и разработчики..
Линейная регрессия менее чем за 5 минут с использованием Python
Линейная регрессия является обязательным условием на вашем пути к изучению машинного обучения, если вы ищете быстрое, но целенаправленное введение, вы находитесь в правильном месте, оставайтесь.
Предположим, нам нужна система, способная прогнозировать время полета птицы с учетом ее возраста, веса, температуры воздуха, времени суток и широты. Или предположим, что для решения задачи автоматической навигации мобильного робота , мы стремились определить угол поворота колес, чтобы избежать..
