Статьи по теме machine-learning

Публикации по теме 'machine-learning'

Нежное введение в ИИ

Сравнение алгоритмов обнаружения рака молочной железы с использованием логистической регрессии (LR) и искусственных нейронных сетей (ANN) Раннее выявление рака жизненно важно для увеличения шансов на выживание пациента. При раннем обнаружении лечение, такое как химиотерапия, может быть назначено как можно скорее, предотвращая метастазирование рака в другие органы и давая людям, у которых диагностирован рак, шанс на выживание. В этом сообщении блога будет обсуждаться и сравниваться..

Как работают сети автоматов, часть 2 (машинное обучение)

Расширенные сети автоматов (arXiv) Автор: Флориан Бриду , Максимилиан Гадуло , Гийом Тиссье . Аннотация: Сеть автоматов — это карта f:Qn→Qn, где Q — конечный алфавит. Его можно рассматривать как сеть из n объектов, каждый из которых имеет состояние из Q и развивается в соответствии с детерминированным правилом синхронного обновления таким образом, что каждый объект зависит только от своих соседей в графе сети, называемом графом взаимодействия. Основной тенденцией в теории сетей..

Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab.

Новый видеоурок, показывающий, как выполнять перенос стилей с помощью Google Colab. https://www.youtube.com/watch?v=f1UK8KPt-KU

КОМПЛЕКСНОЕ РУКОВОДСТВО ПО ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

Введение: В современном мире существует множество различных алгоритмов. Прежде чем углубляться в более сложные методы, важно усвоить основы. Одним из таких основополагающих алгоритмов является линейная регрессия. В этом руководстве мы предоставим всестороннее понимание линейной регрессии, включая ее основные концепции, реализацию в коде и распространенные вопросы на собеседованиях. Что такое линейная регрессия? Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм машинного..

Что такое анализ главных компонентов?

Это часть серии статей об анализе основных компонентов (АПК), и это еще не все. В этом посте обсуждается, что делает PCA, а не его интерпретация. По своей сути любой алгоритм принимает входные данные и производит новые выходные данные, почти как чистая функция, не влияя на состояние мира в противном случае. PCA традиционно рассматривается как алгоритм обучения без учителя. Он производит вывод, который не извлекается из человеческих ярлыков. Цитата ниже относится к обучению с..

Ограниченный бесплатный курс по машинному обучению

Теперь присоединяйтесь к более чем 1300+ студентам, которые бесплатно изучили этот ценный курс по машинному обучению, по этой ссылке: https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning/?couponCode=E42C8C73912BFF033ECB

Приключение с трансферным обучением и DenseNet121

Привет! Знаете, чем я недавно занимался? Играем с чем-то, что называется трансферным обучением в наборе данных CIFAR-10! Я использовал модель DenseNet121, которая отлично обучена набору данных ImageNet. Это был взрыв, и лучшая часть? Результаты были убийственными! Давайте приступим. Моя миссия Представьте, что вам дали 60 000 крошечных цветных картинок, каждая размером всего 32x32 пикселя. Все эти изображения делятся на 10 классов, таких как собаки, грузовики и так далее...