Потрясающие возможности машинного обучения с новым обновлением Ludwig Функционально Ludwig представляет собой основу для упрощения процессов выбора, обучения и оценки моделей машинного обучения для заданного сценария. Подумайте о настройке, а не о кодировании моделей машинного обучения. Ludwig предоставляет набор архитектур моделей, которые можно комбинировать вместе для создания сквозной модели, оптимизированной для определенного набора требований. https://clck.ru/VftrZ

Градиентный спуск в Matlab / Octave Итак, немного о линейной регрессии. В мире машинного обучения это одно из наиболее часто используемых уравнений и не зря. https://clck.ru/ViPf4

Обзор архитектур глубокого обучения, которые компьютеры используют для обнаружения объектов Глубокие нейронные сети получили известность благодаря своей способности обрабатывать визуальную информацию. А за последние несколько лет они стали ключевым компонентом многих приложений компьютерного зрения .

Среди ключевых задач, которые могут решить нейронные сети, - обнаружение и локализация объектов на изображениях. Обнаружение объектов используется во многих различных областях, включая автономное вождение , видеонаблюдение и здравоохранение. Полный текст статьи

Нейронные сети для анализа индикаторов рынка

Нейронные сети успешно используются для решения широкого круга сложных задач науки и техники. Пример в этой статье использует Keras для построения нейронной сети, которая выполняет регрессию с несколькими выходами для прогнозирования цен на акции и золото. Вы настроите и обучите эту нейронную сеть, а затем оцените точность модели, используя среднюю абсолютную ошибку (MAE), как простейшую меру точности прогноза. https://clck.ru/VjhMP

Создайте свой собственный классификатор фейковых новостей с помощью НЛП Основная цель просмотра или чтения новостей заключалась в том, чтобы быть в курсе всего, что происходит вокруг нас. В нынешнюю современную эпоху существует несколько платформ социальных сетей, таких как Facebook, Twitter, Reddit и т. Д., Где миллионы пользователей будут полагаться на информацию о повседневных событиях. Затем пришли фальшивые новости, которые распространились среди людей так быстро, как только могли. Поддельные новости - это включенная или фальсифицированная информация, часто направленная на то, чтобы сбить людей с пути или нанести ущерб репутации человека или организации. https://clck.ru/VmKGL

Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на верификацию документов. Как следует из названия, процесс проверки и аутентификации документов, выполняемый предприятиями для повышения своей безопасности и предотвращения несанкционированного доступа к их сети, называется верификацией документов. Процессы проверки документов вручную очень утомительны, устарели и подвержены человеческим ошибкам. Благодаря развитию искусственного интеллекта , человеческого интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, которые сделали процесс онлайн-проверки более универсальным, точным, надежным, эффективным и действенным. Проверка цифровых документов с помощью функций извлечения данных OCR помогает бороться с подделками, возвратными платежами, кражей личных данных, утечками данных и другими видами мошенничества. https://clck.ru/VkwLq

Как Карты Google используют нейронные сети Graph? Прогнозирование трафика и ETA с помощью графических нейронных сетей. Карты Google умны, они могут легко предсказать условия движения на дорогах по всему миру. Когда люди перемещаются с помощью Google Maps, их совокупное местоположение, маршрут и скорость, с которой они путешествуют , записываются Google и используются для помощи пользователям, которые, возможно, скоро выберут этот маршрут. https://clck.ru/VoRFj Модуль Python для фондового рынка Модуль для прогнозирования «цены закрытия» на следующий день и проведения «технического анализа». Он использует нейронную сеть и алгоритм LSTM для прогнозирования цены. Он использует алгоритм технического индикатора, разработанный командой Stox для технического анализа. https://clck.ru/VoNWH

Все, что вам нужно знать о компьютерном зрении. Компьютерное зрение - это междисциплинарная научная область, которая занимается тем, как компьютеры могут понять визуальный мир в форме изображений и видео. С инженерной точки зрения, он стремится воспроизвести и автоматизировать задачи, которые может выполнять зрительная система человека.

Компьютерное зрение использует искусственный интеллект (ИИ), чтобы научить компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят». https://clck.ru/VqYHC

Что такое машинное обучение и как оно работает? Машинное обучение (ML) - это своего рода искусственный интеллект (AI), который позволяет программным приложениям повышать точность прогнозов без явного проектирования. Чтобы прогнозировать новые выходные значения, алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных. https://clck.ru/VrTXE Почему Python лучше всего подходит для машинного обучения Причины, по которым Python - лучший язык для инженеров машинного обучения https://clck.ru/VrTKW

Истории о системах искусственного интеллекта, помогающих самолетам избегать плохой погоды, проблемах с этичным искусственным интеллектом и многом другом. -Система искусственного интеллекта помогает самолетам избегать плохой погоды, ограниченного воздушного пространства и забитых взлетно-посадочных полос. -Amazon открыла свой первый полномасштабный супермаркет, который отслеживает, какие товары покупатели кладут в корзину, и автоматически взимает с них плату, когда они уходят. Она называет систему Just Walk Out. https://clck.ru/VsKTw

Tokkingheads.Оживите портреты с помощью магии ИИ. https://clck.ru/VuEKk Что такое гипотеза в машинном обучении? https://clck.ru/VuEMG Как развивались архитектуры CNN? https://clck.ru/VuESh

Python против R для науки о данных и машинного обучения Один вопрос, который возникает у каждого новичка в машинном обучении или науке о данных, - это выбор языка программирования. Python и R сейчас очень сильно влияют на индустрию. Хотя Python и R очень востребованы, с точки зрения человека один язык может быть более удобным, чем другой. Здесь мы кратко обсудим, как Python или R лучше подходят для конкретного случая использования и отдельного человека.

Сначала мы начнем с небольшого введения в Python и R. Затем мы обсудим некоторые сценарии и посмотрим, какой язык больше подходит. https://clck.ru/Vw8BW

Путь к обучению, чтобы стать специалистом по данным Стать профессиональным специалистом по обработке данных может быть не так просто, как «1 ... 2 ... 3 ...», но эти 10 шагов могут стать вашей самообучающейся дорожной картой, чтобы дать толчок вашему будущему в захватывающей и постоянно расширяющейся области наука о данных. https://clck.ru/VxyQq

11 классических методов прогнозирования временных рядов в Python (шпаргалка) https://clck.ru/VzmKg

Как изучить машинное обучение - советы и ресурсы для практического изучения машинного обучения В наши дни многие люди хотят изучать машинное обучение. Но устрашающая учебная программа, предлагаемая большинством преподавателей машинного обучения, отпугивает многих новичков.

В этом уроке я переворачиваю учебный план с ног на голову и обрисовываю, что я считаю самым быстрым и простым способом получить твердое представление о машинном обучении. https://clck.ru/VzbDp

Легкое введение в наклоны и касательные В этом уроке вы узнаете, каков наклон линии и какова касательная к кривой. https://clck.ru/VzmQw 7 библиотек с открытым исходным кодом для графов глубокого обучения В этой статье мы познакомимся с графами глубокого обучения и рассмотрим 7 перспективных библиотек с открытым исходным кодом для глубокого обучения графов, ранжированных в порядке возрастания их популярности. https://clck.ru/W2reb Реконструкция изображения лица с помощью автоэнкодеров в Керасе Полное руководство по восстановлению зашумленных изображений с помощью автоэнкодеров https://clck.ru/W33Cm

Рабочий процесс машинного обучения с использованием MLFLOW - руководство для начинающих Цель этой статьи состоит в том, чтобы познакомить читателя с mlflow и заложить основу для его использования. Что такое mlflow?
MLflow - это платформа с открытым исходным кодом для управления непрерывным жизненным циклом машинного обучения. Проще говоря, mlflow помогает отслеживать сотни моделей, контейнерных сред, наборов данных, параметров моделей и гиперпараметров и воспроизводить их при необходимости. https://clck.ru/W4QtD Интуитивно понятное и простое руководство по наборам Python - необходимо, чтобы стать профессионалом в области науки о данных.
https://clck.ru/W5i2Q

Разница между алгоритмом и искусственным интеллектом Слова «искусственный интеллект» (ИИ) и алгоритмы чаще всего используются неправильно. Часто используются как взаимозаменяемые, хотя и не должны. Это приводит к ненужной путанице. В этой статье давайте разберемся, что такое ИИ и алгоритмы, и в чем их разница. https://clck.ru/W73Ny Как отличить себя от сотен других кандидатов в области науки о данных? Несколько простых (и не очень простых) способов доказать работодателям, что ваши навыки и отношение ставят вас в более высокую категорию. https://clck.ru/W7cxn