Публикации по теме 'neural-networks'


Как наука о данных может улучшить рентгенологию и компьютерную томографию с помощью машинного обучения в визуализации
Сценарист: Габриэль Виейра Эквитц Предисловие Рентгеновские лучи и компьютерная томография* широко используются в радиологии, наиболее известной из которых является медицинская визуализация в современной медицине. Самая большая разница между этими двумя технологиями заключается в том, что рентгеновские лучи создают 2-мерные изображения, а компьютерная томография создает 3D-изображения. Хотя такие медицинские изображения могут интерпретироваться людьми, машинное обучение может помочь..
Альфа-алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS)
В алгоритме обучения персептрона цель состояла в том, чтобы добиться линейного разделения входных шаблонов, пытаясь исправить ошибку классификации неправильно классифицированного шаблона на каждой итерации. На активацию было наложено ограничение: бинарный порог , чтобы желаемые выходные данные были dk = {0,1} или {-1,1}, а шаблоны были линейно разделимы. В LMS мы снимаем эти ограничения и рассматриваем обучающий набор в форме T = {Xk, dk}, где Xk = x0, x1, x2, … xn — входные данные для..
Использование нейронных сетей графов вместо фреймов данных в Python: раскрытие потенциала
Привет! У меня был большой опыт наблюдения за быстрой эволюцией инструментов анализа данных. Сегодня давайте углубимся в мир графовых нейронных сетей (GNN) и Python DataFrames, изучим их использование и поймем, когда один может иметь преимущество над другим. Этот блог предназначен не только для того, чтобы дать типичный обзор; речь идет о том, чтобы нарисовать полную картину, связать примеры и фрагменты кода Python, поделиться историями успеха и представить вам новую, увлекательную..
Машинное обучение: подходит ли оно вам?
В этой статье мы рассмотрим машинное обучение (ML) с точки зрения нисходящего подхода, рассмотрим, как оно работает, в чем оно хорошо, и приведем примеры реализации. Важно отметить, что я допускаю некоторые вольности в своих объяснениях, чтобы привлечь более широкую аудиторию. Почему машинное обучение (ML) актуально? За последние несколько месяцев машинное обучение часто упоминалось в новостях благодаря новым продуктам OpenAI, таким как Chat-GPT и GPT-4 . Хотя технологии, лежащие в..
Как методы AutoML меняют лицо машинного обучения?
Для всех владельцев дешевых компьютеров NAS и AutoML подобны сбывшимся мечтам. Лично у меня есть Macbook Pro 2017, и, будучи студентом с ограниченным бюджетом, заставить модели глубокого обучения работать на самом деле было кошмаром. Мой ноутбук работал непрерывными днями и даже неделями, обучая модели YOLOv4, YOLOv3, Inception и SSD. NAS меняет все! Поскольку работа над гипотезой лотерейного билета продолжается, я думаю, что исследователи выводят ИИ на новый уровень. Для всех..
C# и искусственный интеллект: реализация нейронных сетей с нуля
Искусственные нейронные сети (ИНС) являются основой многих современных приложений искусственного интеллекта, от распознавания изображений до обработки естественного языка. Несмотря на то, что для создания нейронных сетей доступны мощные библиотеки, такие как TensorFlow и PyTorch, понимание внутренней работы ИНС может быть чрезвычайно полезным для разработчиков ИИ. В этой статье мы рассмотрим, как реализовать нейронные сети с нуля на C#, получив более глубокое понимание основных концепций..
Вычисление поведения человека: принцип базовой философии мыслительного процесса человека в ИИ…
Вы когда-нибудь задумывались, как именно работает наш мозг? Как именно компьютеры способны понимать наши команды и инструкции? Что произойдет, если мы интегрируем наш разум в развитие машинного обучения? ИИ или сокращенно искусственный интеллект относится к разработке и развертыванию компьютерных систем или машин, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Эти системы предназначены для восприятия окружающей среды, рассуждений, обучения на опыте и..