Свързани публикации 'deep-learning'
Как работи състезателното машинно обучение, част 2
Madvex: Базирани на инструментариум състезателни атаки срещу откриване на злонамерен софтуер с машинно обучение (arXiv)
Автор : Nils Loose , Felix Mächtle , Claudius Pott , Volodymyr Bezsmertnyi , Thomas Eisenbarth
Резюме: WebAssembly (Wasm) е двоичен формат от ниско ниво за уеб приложения, който намери широко разпространение поради подобрената си производителност и съвместимост със съществуващия софтуер. Въпреки това, популярността на Wasm също доведе до експлоатацията му за..
Използване на AI за внедряване на векторно-базирана технология в тематичното моделиране
Въведение
В тази статия ще анализираме 50 хиляди туита, свързани с Covid, които изтрихме от Twitter, използвайки AI, за да извлечем основните теми, спорени от хора по света.
За това количество неструктурирани данни ще ни трябват седмици, за да прочетем и класифицираме вашите данни. Тази огромна задача обаче може да се окаже безпроблемна, ако правилно знаем как да използваме най-съвременните НЛП модели.
За да изпълним тази задача, ще използваме модели, наречени енкодери , и метод,..
Демография на потребителите на Talking Data
Първият ми проблем с Kaggle
Бизнес проблем
Нищо не е по-утешително от това да бъдете посрещнати от любимата си напитка точно когато минавате през вратата на ъгловото кафене. Докато внимателният бариста знае, че пиете капучино всяка сряда сутрин в 8:15, в дигиталното пространство е много по-трудно за предпочитаните от вас марки да персонализират вашето изживяване.
Talking Data, най-голямата платформа за мобилни данни на трети страни в Китай, разбира, че ежедневните избори и..
Нови методи за синтез на текст към изображение част 3 (машинно обучение)
Anti-DreamBooth: Защита на потребителите от персонализиран синтез на текст към изображение (arXiv)
Автор: Thanh Van Le , Hao Phung , Thuan Hoang Nguyen , Quan Dao , Ngoc Tran , Anh Tran
Резюме: Моделите за разпространение на текст към изображение не са нищо друго освен революция, която позволява на всеки, дори без дизайнерски умения, да създава реалистични изображения от прост въвеждане на текст. С мощни инструменти за персонализиране като DreamBooth, те могат да генерират..
Как се използват конволюционните невронни мрежи за обработка на изображения, част 2 (Изкуствен интелект)
Многосайтова диагностична класификация на шизофрения с помощта на 3D CNN върху агрегирани базирани на задачи fMRI данни ( arXiv )
Автор: Вигнешваран Шанкаран , Бхаскаран V
Резюме: Въпреки годините на изследвания, механизмите, които са в основата на развитието на шизофренията, както и нейните рецидиви, симптоматика и лечение, продължават да бъдат загадка. Липсата на подходящи аналитични инструменти за справяне с променливата и сложна природа на шизофренията може да бъде един..
Таблично прогнозиране с помощта на автоматично машинно обучение (AutoGluon)
В тази публикация споделям изследването си с табличното прогнозиране (предсказване на целевата колона на табличния набор от данни с помощта на оставащата колона) с помощта на Auto M macine L печелене ( AutoML ), AutoGluon от AWS labs и подробности около вътрешната му работа.
Рамките AutoML предоставят примамливи опции, тъй като премахват бариерите за начинаещи да обучават висококачествени модели, а за експерти намаляват времето до първия работещ модел, който експертът може допълнително..
Поведение на PAC Learning part8
Полупроверен PAC Учене от тълпата (arXiv)
Автор: Shiwei Zeng , Jie Shen
Резюме: Ние изучаваме проблема с краудсорсинг PAC обучение на прагови функции. Това е труден проблем и едва наскоро бяха създадени ефективни при заявки алгоритми при допускането, че забележима част от работниците са перфектни. В тази работа ние изследваме по-предизвикателен случай, при който мнозинството може да се държи противоположно, а останалите да се държат като шума на Massart - значително обобщение на..
