Публикации по теме 'deep-learning'
Семь жизненных уроков машинного обучения
Кто бы мог подумать, что я буду изучать что-то большее, чем машины и нейронные сети, когда я начал свой путь изучения машинного обучения?
Я изучаю машинное обучение уже почти год. Хотя я далеко не эксперт, я получил некоторые идеи в процессе обучения. Как и в других исследованиях, есть вещи, которые вы получаете помимо предмета исследования. Их можно считать просто побочными продуктами обучения, но я часто обнаруживаю, что эти «побочные продукты» зачастую более полезны и долговечны,..
Запишите некоторые утверждения о глубоком обучении.
Эта статья просто шпаргалка к свежему обзору, кто знает, может просто прочитать, кто не знает, может прочитать позже.
Просто выпейте чашку кофе ☕️, чтобы погрузиться в глубокое обучение с другим ресурсом.
Что такое глубокое обучение?
Краткая теория
Глубокое обучение ( также известное как глубокое структурированное обучение, иерархическое обучение или глубокое машинное обучение ) – это ветвь машинного обучения, основанная на наборе алгоритмов, которые пытаются моделировать..
Лучшее из лучших исследований по методам кластеризации, часть 3 (интеллектуальный анализ данных)
Интерпретация глубоких вложений для кластеризации прогрессирования заболевания (arXiv)
Автор: Анна Муньос-Фарре , Антониос Пулакакис-Дактилидис , Дилини Махеша Коталавала , Андреа Родригес-Мартинес .
Аннотация: Мы предлагаем новый подход к интерпретации глубоких вложений в контексте кластеризации пациентов. Мы оцениваем наш подход на наборе данных об участниках с диабетом 2 типа из Британского биобанка и демонстрируем клинически значимое понимание моделей прогрессирования..
Достижения в области искусственного интеллекта: новые горизонты в машинном обучении
Введение. Искусственный интеллект (ИИ) стал передовой технологией с огромным потенциалом для революционных изменений в различных отраслях и секторах. Одним из ключевых компонентов, определяющих прогресс ИИ, является машинное обучение, подмножество ИИ, которое фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, способных обучаться и делать прогнозы на основе данных. В этом сообщении блога мы рассмотрим последние достижения в области искусственного интеллекта и то, как они открывают..
Последние разработки в области социальных сетей часть 2 (искусственный интеллект)
Сеть внимания с гиперболическим графиком с учетом времени для рекомендаций на основе сеансов (arXiv)
Автор: Сяохань Ли , Юцин Лю , Чжэн Лю , Филип С. Ю
Вывод: рекомендация на основе сеанса (SBR) предназначена для прогнозирования следующих заинтересовавших пользователей элементов на основе их предыдущих сеансов просмотра. Существующие методы моделируют сеансы в виде графиков или последовательностей для оценки интересов пользователей на основе элементов, с которыми они..
ИИ может помочь штатам Индии привлечь крупный бизнес для создания в Индии
Правительства индийских штатов осознали неожиданную возможность и предлагают различные сердечные бизнес-планы организациям, покидающим Китай, чтобы обосноваться в Индии. Центральное правительство Индии поддержало операцию и выделило пакет финансовой помощи в размере 20 трлн индийских рупий, который на сегодняшний день является одним из крупнейших в мире пакетов модернизации экономики.
Читать полную статью на Linkedin:..
Состояние рекомендательных систем в 2023 г., часть 1 (машинное обучение)
Могут ли несколько строк кода изменить общество? Помимо проверки фактов и модерации: как рекомендательные системы отравляют сайты социальных сетей (arXiv)
Автор: Давид Шавалариас , Поль Бушо , Мазияр Панахи .
Аннотация: Поскольку за последние несколько лет наблюдается рост враждебности и поляризации в Интернете, нам необходимо выйти за рамки рефлекса проверки фактов или похвалы за лучшую модерацию на сайтах социальных сетей (SNS) и исследовать их влияние на социальные структуры и..
