Анализ PCA методов увеличения изображения, используемых в современных моделях классификации изображений Классификация изображений - одна из наиболее изученных и хорошо задокументированных задач машинного обучения. Существует множество тестов и больших общедоступных наборов данных, таких как ImageNet [1], для сравнения новых моделей и алгоритмов с современными (SOTA). Каждый год публикуется несколько новых алгоритмов, и точность SOTA быстро повышается. В последние годы ключевым элементом..

( Это вторая часть серии из 4 частей о пересечении этики и технологий, в частности ИИ, в практическом смысле. Часть I можно найти здесь ) Машинное обучение (ML) дополняет и позволяет работникам сосредоточиться на своих областях опыта и знаний, автоматизируя их рутинную работу, делая их более эффективными и действенными в своей работе. Новая гибридная форма расширенного интеллекта обеспечит беспрецедентную способность анализировать и обрабатывать большие объемы данных, превосходя..