Сталкиваясь с проблемами роста: как управлять дикой новой эрой сверхподсознания Творческие мышцы человечества напрягаются из-за неудержимой революции генеративного ИИ. Используя текстовые и другие виды подсказок, люди используют эту технологию для создания потрясающих изображений, видео, трехмерных форм, сред виртуальной реальности и многого другого. И тем не менее, болезни роста начинают появляться в связи с различными вопросами, от прав живых художников до присутствия поколений ИИ..

Введение Люди говорят, что самое лучшее в Python — это обилие его библиотек с открытым исходным кодом. Позволю себе не согласиться. Наличие множества альтернатив для выполнения одной задачи может дать вам большую гибкость, но в конечном итоге они могут просто создать гигантский беспорядок, который приведет программистов в замешательство и разозлит. Прямо сейчас это касается операций машинного обучения (MLOPs). В последние годы это стало настолько важной областью, что сообщество..

Использование подхода к моделированию на основе очков для получения ожидаемого количества очков за игру. Прежде чем волноваться и углубляться в мельчайшие детали биномиальных переменных и геометрических рядов, давайте начнем с самого начала. Почему? Какое нам дело до того, как написать уравнение для продолжительности игры в теннис? Когда дело доходит до возможности написать «уравнение в закрытой форме» для продолжительности игры в теннис, ответ, вероятно, заключается в том, что нам все..

Изучение различных подходов: нормализация окраски, увеличение цвета, адаптация состязательной области, адаптация модели и точная настройка Одна из самых больших проблем в анализе гистопатологических изображений - создание моделей, устойчивых к вариациям в различных лабораториях и системах визуализации. Эти различия могут быть вызваны разными цветовыми характеристиками слайд-сканеров, сырьем, технологиями производства и протоколами окрашивания. Различные настройки могут создавать..

Противопоставление контрастных подходов к обучению Подробное описание того, какие задачи компьютерного зрения являются хорошими эталонными тестами, как наборы данных влияют на производительность модели и какой кодировщик является лучшей магистралью общего назначения. Ссылки: Github , Paper В последние годы мы стали свидетелями бурного роста новых методов обучения с самоконтролем в области компьютерного зрения - исследователям удалось обучить нейронные сети, которые очень хорошо..