Թեմայի վերաբերյալ հրապարակումներ 'machine-learning'
Կառուցեք օբյեկտների հայտնաբերման ճշգրիտ և արդյունավետ մոդել Amazon SageMaker-ի հետ
Ներածություն.
Այսօրվա արագ զարգացող թվային լանդշաֆտում համակարգչային տեսողության հավելվածները հսկայական ժողովրդականություն են ձեռք բերել տարբեր ոլորտներում: Օբյեկտների հայտնաբերումը, որը համակարգչային տեսողության հիմնական խնդիրն է, հնարավորություն է տալիս մեքենաներին նույնականացնել և գտնել բազմաթիվ առարկաներ պատկերի մեջ: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք, թե ինչպես կառուցել օբյեկտների հայտնաբերման ճշգրիտ և արդյունավետ մոդել՝ օգտագործելով Amazon SageMaker-ը՝ մեքենայական ուսուցման..
Ստեղծագործականների աճը. արհեստական ինտելեկտի օգտագործումը ստեղծագործական գործընթացը ակտիվացնելու և արագացնելու համար
Ստեղծագործականություն
Հին հույները կարծում էին, որ ստեղծագործությունը գալիս է աստվածներից՝ նույնիսկ հորինելով մուսա հասկացությունը՝ աստվածուհի, որը մտնում է նկարչի կյանք և բարձրացնում ստեղծագործության այնպիսի բարձունքներ, ինչպիսին նկարիչը երբեք չի տեսել: Բազմաթիվ արգելափակված գրողներ, նկարիչներ, երաժիշտներ, կինոռեժիսոր և նկարիչ տենչում էին առասպելական մուսայի այցելությունը՝ վառելու իր երևակայությունը: Այսօր մենք, հավանաբար, գտել ենք արհեստական ինտելեկտի (AI) նոր մուսա: Իրենց..
Ինչպես օգտագործել AI-ն և մեքենայական ուսուցումը խարդախության հայտնաբերման մեջ
Մեքենայական ուսուցման միջոցով խարդախության հայտնաբերումը հզոր համակցություն է, որը, ամենայն հավանականությամբ, շատ շուտով վերջնական լուծում կդառնա էլեկտրոնային առևտրի և բանկային ոլորտների համար: Իմացեք, թե ինչ կարող է առաջարկել տեխնոլոգիան խարդախությունը հայտնաբերելու և կանխելու համար:
Այն իրերը, որոնք մարդիկ տարիներ առաջ գնում էին խանութներից, այժմ գնում են առցանց՝ անկախ նրանից, թե ինչ են դրանք՝ կահույք, սնունդ կամ հագուստ: Արդյունքում, էլեկտրոնային առևտրի համաշխարհային շուկան..
Նորարարական հետազոտական աշխատանքներ ալգորիթմական հիմնավորման տիրույթում
CLRS ալգորիթմական հիմնավորման հենանիշ ( arXiv )
Հեղինակ՝ Պետար Վելիչկովիչ , Ադրիա Պուչդոմենեխ Բադիա , Դեյվիդ Բադեն , Ռազվան Պասկանու , Անդրեա Բանինո , Միշա Դաշևսկի , Ռայա Հադսել , Չարլզ Բլանդել
Վերացական . Ալգորիթմների ուսուցման ներկայացումը մեքենայական ուսուցման նոր ոլորտ է, որը ձգտում է կամրջել նեյրոնային ցանցերի հասկացությունները դասական ալգորիթմներով: Մի քանի կարևոր աշխատանքներ ուսումնասիրել են, թե արդյոք նեյրոնային ցանցերը կարող են արդյունավետ կերպով հիմնավորել..
Ի՞նչ է IDP-ն (Փաստաթղթերի խելացի մշակումը) և դրա առավելությունները [Խորը]
Խելացի փաստաթղթերի մշակումը ավտոմատացնում է տվյալների հավաքագրումը բազմաթիվ փաստաթղթերից և տվյալների աղբյուրներից և կազմակերպում դրանք հետագա մշակման համար: Տեխնոլոգիան թույլ է տալիս բիզնեսին անխափան կերպով ինտեգրվել հիմնական գործընթացներին, վերացնել ձեռքի աշխատանքը, լուծել տարբեր բարդ փաստաթղթերի դասավորություններ կարդալու հետ կապված մարտահրավերները և բավարարել իրավական և համապատասխանության պահանջները:
Ճշգրիտ տվյալները յուրաքանչյուր կազմակերպության հիմքն են, և ՄԶԾ-ն օգնում է..
Real-ESRGAN / Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data Training
Lickety Split Review
arXiv:2107.10833
Խնդիր . SR մոդելները դեռևս տառապում են իրական աշխարհի անհայտ բարդ դեգրադացիայից
Լուծում . • Վերցրեք ESRGAN -ի ճարտարապետությունը և փոխեք VGG -ի նմանվող դիսկրիմինատորը U-Net -ի Սպեկտրալ նորմալացման միջոցով • Ստեղծեք դեգրադացիայի 2 հանգույց • Ավելացրեք sinc զտիչ քայքայման գործընթացին
Vanilla SR-ի ուսուցման գործընթացը բաղկացած է բարձրորակ (HQ) պատկեր ստանալուց և ցածր որակի (LQ) պատկեր ստանալուց՝ որպես HQ պատկերի դեգրադացիա՝ պղտորման,..
Տվյալների գիտության էնտուզիաստների համար աշխատանքի լավագույն 5 պրոֆիլները
Ներածություն
Այս հարցին միանվագ պատասխան չկա, քանի որ Տվյալների գիտության ամենաբարձր վարձատրվող ոլորտը կախված է մի շարք գործոններից, ներառյալ ձեր փորձը, հմտությունները և գտնվելու վայրը: Այնուամենայնիվ, մենք կարող ենք դիտել Տվյալների գիտության ամենապահանջված դերերից մի քանիսը, որպեսզի պատկերացում կազմենք, թե որ ոլորտներն են առավել շահութաբեր:
Տվյալների գիտություն -ում կան բազմաթիվ տարբեր ոլորտներ, և դժվար է հետևել, թե որոնք են ամենաբարձր վարձատրվողները: Այնուամենայնիվ, եթե..
Նոր նյութեր
Օգտագործելով Fetch Vs Axios.Js-ը՝ HTTP հարցումներ կատարելու համար
JavaScript-ը կարող է ցանցային հարցումներ ուղարկել սերվեր և բեռնել նոր տեղեկատվություն, երբ դա անհրաժեշտ լինի: Օրինակ, մենք կարող ենք օգտագործել ցանցային հարցումը պատվեր ներկայացնելու,..
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Տիրապետել հանգստության արվեստին. մշակողի ուղեցույց՝ ճնշման տակ ծաղկելու համար
Ինչպե՞ս հանգստացնել ձեր միտքը և աշխատեցնել ձեր պրոցեսորը:
Ինչպես մնալ հանգիստ և զարգանալ ճնշման տակ...
Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում
Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի..
Ես AI-ին հարցրի կյանքի իմաստը, այն ինչ ասում էր, ցնցող էր:
Այն պահից ի վեր, երբ ես իմացա Արհեստական ինտելեկտի մասին, ես հիացած էի այն բանով, թե ինչպես է այն կարողանում հասկանալ մարդկային նորմալ տեքստը, և այն կարող է առաջացնել իր սեփական արձագանքը դրա..
Ինչպես սովորել կոդավորումը Python-ում վագրի պես:
Սովորելու համար ծրագրավորման նոր լեզու ընտրելը բարդ է: Անկախ նրանից, թե դուք սկսնակ եք, թե առաջադեմ, դա օգնում է իմանալ, թե ինչ թեմաներ պետք է սովորել: Ծրագրավորման լեզվի հիմունքները, դրա..
C++-ի օրական բիթ(ե) | Ամենաերկար պալինդրոմային ենթաշարը
C++ #198-ի ամենօրյա բիթ(ե), Ընդհանուր հարցազրույցի խնդիր. Ամենաերկար պալինդրոմային ենթատող:
Այսօր մենք կանդրադառնանք հարցազրույցի ընդհանուր խնդրին. Ամենաերկար palindromic substring...
Kydavra ICAReducer՝ ձեր տվյալների ծավալայինությունը նվազեցնելու համար
Ի՞նչ է ICAReducer-ը:
ICAReducer-ն աշխատում է հետևյալ կերպ. այն նվազեցնում է նրանց միջև բարձր փոխկապակցված հատկանիշները մինչև մեկ սյունակ: Բավականին նման է PCAreducer-ին, չնայած այն..