Публикации по теме 'andrew-ng'


Краткий обзор   —  Эндрю Нг, ИИ-минималист: пионер машинного обучения говорит, что маленькое — это новое большое
Не только об ИИ, ориентированном на данные Я прошел множество его курсов по ИИ в deeplearning.ai и был наставником на одном из его курсов на Coursera. Его курсы действительно сильно укрепили меня в знаниях глубокого обучения. На этот раз я хотел бы поделиться статьей, которую я недавно прочитал в журнале IEEE Spectrum Magazine в апреле 2022 , а именно: «Эндрю Нг, ИИ-минималист: Пионер машинного обучения говорит, что маленькое — это новое большое» IEEE Spectrum Magazine — это..
Понимание того, когда использовать градиентное уравнение и нормальное уравнение
Машинное обучение (ML) дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Чтобы машинное обучение работало, программе необходимо взять существующий набор обучающих данных и предложить модель, а затем использовать эту модель для последующего прогнозирования новых данных, которых нет в обучающем наборе. Перед созданием этой модели в процессе обучения машины совершаются ошибки, которые называются функцией стоимости, и для..
22 мудрых примера для структурирования вашего проекта машинного обучения
22 мудрых примера для структурирования вашего проекта машинного обучения Завершить проект машинного обучения сложно. Это резюме поможет вам структурировать свой проект машинного обучения. В этом посте рассматривается третий курс специализации Coursera Deep Learning. Он дает графический обзор ключевой концепции и резюмирует каждую лекцию примерно в одном предложении. Почему это резюме? Я убежден, что извлеченные уроки полезны для всех, кто занимается машинным обучением. Я считаю,..
deeplearning.ai: анонсирование новых курсов глубокого обучения на Coursera
deeplearning.ai: объявление о новых курсах глубокого обучения на Coursera Дорогие друзья, Я работаю над тремя новыми проектами искусственного интеллекта и очень рад объявить о первом: deeplearning.ai , проект, посвященный распространению знаний об искусственном интеллекте, запускает новую серию курсов глубокого обучения на Coursera. Эти курсы помогут вам овладеть глубоким обучением, эффективно применять его и построить карьеру в области искусственного интеллекта. ИИ - это..
Словарь Deep Learning (.ai)
Вы когда-нибудь пытались вспомнить, что означают Adam, ReLU или YOLO? Не смотрите дальше и ознакомьтесь с каждым термином, который вам нужен для овладения глубоким обучением. Выживать в мире Coursera Deep Learning означает понимать и перемещаться по джунглям технических терминов. Вы не…% уверены, что означают AdaGrad, Dropout или Xavier Initialization? Используйте это руководство как справочник, чтобы освежить свою память, когда вы наткнетесь на термин, который вы благополучно..
Состояние компьютерного зрения
Если вы посмотрите на широкий спектр проблем машинного обучения, вы увидите, что в среднем, когда у вас много данных, вы склонны находить людей, использующих более простые алгоритмы, а также меньшую ручную разработку. Когда мы смотрим на приложения машинного обучения, алгоритм обучения имеет два источника знаний. Помеченные данные Ручная инженерия. Вы можете тщательно вручную спроектировать функции или вручную спроектировать сетевую архитектуру или, возможно, другие компоненты..
Лучшие практики машинного обучения
Большинство советов в этом блоге основаны на книге «Тоска по машинному обучению»* Эндрю Нг и его специализации по глубокому обучению на Coursera. Наборы данных Разделение доступных данных на 70/30, т.е. 70% данных для обучения и 30% данных для проверки/тестирования, недопустимо, когда у вас есть миллионы образцов. Вместо этого рекомендуется разделить данные на обучающий набор (миллионы образцов), набор для разработки (~ 10 000) и тестовый набор (~ 10 000). «Что это за набор..