Блог

Точность и отзывчивость при поиске информации
Информационные системы можно измерить двумя метриками: точностью и отзывчивостью. Когда пользователь решает искать информацию по теме, всю базу данных...подробнее
Капсульные нейронные сети | ML
Капсульные нейронные сети (Capsnets) - это тип ANN (искусственная нейронная сеть), основная цель которой - лучше воспроизвести биологическую нейронную...подробнее
Как использовать Jupyter Notebook - полное руководство
Jupyter Notebook - это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравне...подробнее
ML | Начальная сеть V1
Inception net достигла вехи в классификаторах CNN, когда предыдущие модели просто углублялись, чтобы улучшить производительность и точность, но ставил...подробнее
ML | Найти S-алгоритм
Вступление : Алгоритм Find-S - это базовый алгоритм обучения концепции в машинном обучении. Алгоритм Find-S находит наиболее конкретную гипотезу, по...подробнее
Использование функции Google Cloud для создания данных для модели машинного обучения
Предварительное условие: развертывание облачной функции на Google Cloud Platform Вы ищете данные для обучения своей модели в Интернете? Что, если мы ...подробнее
Введение в остаточные сети
В последние годы произошел огромный прогресс в области обработки и распознавания изображений. Глубокие нейронные сети становятся глубже и сложнее. Был...подробнее
Поправка Шеппарда для моментов | ML
Предпосылка: сырые и центральные моменты В сгруппированных данных мы предполагаем, что частоты сосредоточены в средней части классового интервала. Эт...подробнее
Критерийная функция кластеризации
Кластерная экспертиза разделяет информацию на группы (кластеры), которые являются важными, ценными или и тем, и другим. Если целью являются значительн...подробнее
Оптимизация ADAM (адаптивная оценка момента) | ML
Предварительное условие: методы оптимизации в градиентном спуске Градиентный спуск применим в сценариях, где функция легко дифференцируется по параме...подробнее