Публикации по теме 'machine-learning'
Практическая многоцелевая классификация с использованием Python
Практическая многоцелевая классификация с использованием Python
Обзор подходов, показателей оценки и лучших практик
Введение
В настоящее время я работаю над разработкой алгоритма машинного обучения, способного идентифицировать различные типы повреждений, обнаруженных в зданиях. Повреждения не все одинаковы, у каждого из них разные причины и риски, поэтому мы выделили около 4 разных типов переломов. Затем алгоритм будет развернут на беспилотнике, который автоматически будет..
Фатальные ошибки, которых следует избегать при разработке системы искусственного интеллекта
Руководство для нетехнических клиентов и менеджеров, заказывающих проект ИИ, от человека, который с любовью был и техническим разработчиком, и менеджером.
Искусственный интеллект (ИИ) — относительно новая и быстро меняющаяся отрасль. Общеизвестно, что ИИ может изменить то, как мы живем и работаем, но подробности того, как он может это сделать, гораздо более неуловимы. Широко распространенная шумиха вокруг ИИ и машинного обучения (МО) увеличивает как интерес, так и путаницу в отношении..
Шумоподавление автоэнкодеров
В одном из моих предыдущих постов я рассказывал о разных типах автоэнкодеров. В этом посте я уделю больше внимания одному конкретному типу — шумоподавляющим автоэнкодерам.
Удаление шума с изображений является сложной и важной задачей в области обработки изображений и компьютерного зрения. Удаление шума может быть весьма полезным при анализе изображений. Целью, вероятно, является извлечение наиболее важных функций, и если у вас есть способ выбросить всю ненужную информацию, желательно...
Понимание анализа номограмм, часть 2 (медицинская разведка)
Номограмма для прогнозирования утечки цемента из внутрипозвоночного канала у пожилых пациентов с метастазами в позвоночник: модель, прошедшая внутреннюю проверку
Автор: Сюэдун Ши , Юньпэн Цуй , Юаньсин Пань , Бин Ван , Минсин Лэй
Аннотация:
Цель: это исследование было направлено на оценку переменных риска для прогнозирования утечки цемента из внутрипозвоночного канала, особенно среди пожилых пациентов с метастазами в позвоночник после лечения чрескожной..
Решение проблемы дисбаланса классов — часть 1/4
Обучение на несбалансированных данных — понимание проблемы и выбор подходящих методов для ее смягчения.
Известно, что проблема дисбаланса классов значительно ухудшает эффективность классификации и привлекает все большее внимание исследователей. Чтобы применить на практике текущие стратегии смягчения последствий и создать новые, крайне важно понять, как проблема дисбаланса классов проявляется в наборе данных.
Здравствуйте, читатели Медиума! Наконец-то я нашел время и набрался..
Полное руководство по кластеризации методом K-средних: Часть 2. Программирование с нуля
В этом выпуске серии из 3 частей мы шаг за шагом рассмотрим все, что вам нужно знать, чтобы понять кластеризацию K-средних:
Часть 1: Основы
Основы: понимание кластеризации, евклидовых расстояний и т. д. Интуиция: визуальное пошаговое руководство по K-средним в действии
Часть 2: Кодирование алгоритма с нуля
Алгоритм: формальный обзор Реализация кода: реализация Python с нуля
Часть 3: Реальная реализация
Вывод: использование K-Means от scikit для сжатия изображений
Не..
Постдокторский научный сотрудник Мика Голдблюм публикует статью в журнале Applied Research Capital One…
В документе подчеркивается эффективность совместных инноваций и содержится информация о будущем машинного обучения.
Постдокторский научный сотрудник CDS Мика Голдблюм недавно опубликовал исследовательскую работу под названием Перенос обучения с помощью глубоких табличных моделей в сотрудничестве с Группой прикладных исследований Capital One , которая использует искусственный интеллект для улучшения своих финансовых услуг и поддерживает отношения сотрудничества с CDS. Голдблюм..
