Публикации по теме 'neural-networks'
Прогнозирование и выявление хронической болезни почек с помощью машинного обучения
Программа Python для обнаружения и классификации хронической болезни почек
В этой статье я покажу вам, как создать свою собственную программу на Python, чтобы предсказать и классифицировать терпение как хроническое заболевание почек (ХБП) или без использования искусственных нейронных сетей.
Хроническая болезнь почек , также называемая хронической почечной недостаточностью, описывает постепенную потерю функции почек. Почки фильтруют отходы и лишнюю жидкость из крови, которые затем..
Как создать простейший ИИ с помощью нейронных сетей
Как создать простейший ИИ с помощью нейронных сетей
Когда вы начинаете изучать нейронные сети, стандартный подход - использовать подготовленные наборы данных. Однако при работе с подготовленными данными вы можете упустить важные детали, касающиеся работы нейронных сетей. Более того, есть еще одна вещь: если вы привыкнете работать с подготовленными данными, вам будет сложнее делать следующие шаги в собственной сети.
В этой статье я расскажу вам о том, как нейронные сети помогают..
Демистификация внутренней работы трансформеров
Глубокое погружение в эффективность языковых моделей
Появление трансформеров ознаменовало сейсмический сдвиг в обработке естественного языка, позволив достичь самых современных результатов в таких задачах, как перевод и генерация текста. Но многое о внутренней работе этих сложных нейронных сетей остается загадкой.
В новаторском исследовании исследователи методично раскрывают черный ящик эффективности языковой модели. Их крупномасштабный анализ дает редкое понимание секретного соуса,..
AI/ML для продакт-менеджеров: ключевые понятия и терминология
Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью этих более 40 основных понятий и определений!
Машинное обучение Нейронные сети Глубокое обучение контролируемое обучение Неконтролируемое обучение Обучение с подкреплением Классификация Регрессия Кластеризация Обработка естественного языка Предварительная обработка данных Разделение данных Увеличение данных Компьютерное зрение Деревья желаний Случайный лес Опорные векторные машины Снижение..
Разбивка и использование сверточной нейронной сети
Введение
В современном мире машинного обучения нейронные сети становятся все более актуальными и используемыми. Все современные технологии нейронных сетей будут и будут улучшаться в будущем. Общие приложения, такие как распознавание лиц, социальные сети, анализ почерка и другие, уже начали использоваться для нескольких предприятий, демонстрируя вспышку, вызванную нейронными сетями.
В прошедшем семестре в Колледже Статен-Айленда профессор Микаэль Вейдемо-Йоханссон ставил перед..
Демистификация данных: нейронные сети — как они работают?
Руководство для руководителей о том, как работают нейронные сети, без жаргона и сложной математики
Нейронные сети, глубокое обучение, обучение с подкреплением — все это кажется сложным, и барьер для понимания того, как все это работает, может показаться слишком высоким. В этой статье я собираюсь объяснить механику нейронной сети интуитивно понятным способом, используя рабочий пример.
Многие объяснения пытаются связать работу нейрона в мозге с искусственной нейронной сетью (ИНС)...
Сравнимое с обучением под наблюдением обучение заключается в том, что пары информации передаются агенту, у которого есть вход и образец…
Машинное обучение определяется как улучшение производительности или методы оптимизации машин при отсутствии явного программирования. Машины могут распознавать закономерности, прогнозировать и улучшать данные с течением времени благодаря машинному обучению. Есть несколько преимуществ машинного обучения. Один из них заключается в том, что разработчик не может предвидеть все вероятные ситуации, с которыми может столкнуться агент или программа. Другое дело, что мы редко не имеем ни малейшего..
