Работа над любой проблемой машинного обучения - это процесс творческой итерации . Помимо разработки программного обеспечения, он включает в себя, среди прочего, исследования, эксперименты и анализ результатов. Написанный в псевдокоде, он будет выглядеть примерно так: Вы строите свою модель, рассчитываете метрики на основе данных проверки, погружаетесь в результаты, чтобы определить, где ваша модель не работает, и повторно исследуете идеи, как ее улучшить. Как только эти идеи..

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..

На прошлой неделе мы обсуждали главу 6 книги Глубокое обучение (книга доступна бесплатно в Интернете: http://www.deeplearningbook.org/ ). Обсуждение вёл Тимоти Кур. Тимо получил докторскую степень в области компьютерного зрения по программе CS в UPenn и работал инженером машинного обучения в Google Maps. В настоящее время он является старшим инженером по машинному обучению в Lighthouse AI, где они строят глаза для вашего дома. К вашему сведению, они нанимают;) Статья Андрея..

Оптимизация - самый важный ингредиент в рецепте алгоритмов машинного обучения. Он начинается с определения какой-то функции потерь / функции стоимости и заканчивается ее минимизацией с помощью той или иной процедуры оптимизации. Выбор алгоритма оптимизации может иметь значение для получения хорошей точности в часах или днях. Возможности оптимизации безграничны, и эта тема широко исследуется как в промышленности, так и в академических кругах. В этой статье мы рассмотрим несколько..

На прошлой неделе я написал статью об использовании классификации CNN для классификации изображений жестов рук Камень, Бумага или Ножницы, которая была построена на платформе pyTorch Framework с использованием пакета под названием «torchvision». Видеть: Классификатор изображений Rock Paper Scissor с использованием Torch Vision и CNN Я изучал использование фреймворков Pytorch в течение последнего года и заметил, что многие ответы на… medium.com..

Погружение в литературу - что мы знаем? Мы все (примерно) умеем естественно разговаривать друг с другом. Это в основном подсознательно и действительно заметно только в том случае, если взаимодействие отличается от того, что большинство считает «нормальным». В большинстве случаев это просто незначительные отличия, например, кто-то говорит слишком близко или перебивает чаще, чем обычно. Однако более значительные различия в разговоре могут возникнуть, когда части мозга начинают..