Категория: Машинное обучение

Как работают автоэнкодеры?
Автоэнкодеры - это модели в наборе данных, которые находят низкоразмерные представления, используя крайнюю нелинейность нейронных сетей. Автоэнкодер с...подробнее
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео
Знаете ли вы, что набор компьютерных алгоритмов может обрабатывать видеопоток таким образом, чтобы они могли обнаруживать преступную деятельность, кон...подробнее
ML | Неконтролируемый конвейер кластеризации лиц
Распознавание лиц в реальном времени - проблема, с которой до сих пор сталкиваются автоматизированные подразделения безопасности. Благодаря достижения...подробнее
Реализация K ближайших соседей
Предпосылка: K ближайших соседей Вступление Скажем, нам дан набор данных элементов, каждый из которых имеет числовые характеристики (например, рост,...подробнее
Как визуализировать нейронную сеть на Python с помощью Graphviz?
В этой статье мы увидим, как построить (визуализировать) нейронную сеть на Python с помощью Graphviz. Graphviz - это модуль Python, представляющий соб...подробнее
Как загрузить проект на GitHub из Google Colab?
Если вы хотите создать модель машинного обучения, но говорите, что у вас нет компьютера, способного выдержать эту рабочую нагрузку, Google Colab - эт...подробнее
Концептуальная основа для решения проблем анализа данных
Наука о данных - это междисциплинарная область, которая фокусируется на извлечении знаний из наборов данных, которые обычно огромны. Эта область включ...подробнее
Введение в искусственные нейтральные сети | Комплект 1
Обучение ИНС устойчиво к ошибкам в обучающих данных и успешно применяется для изучения функций с действительными, дискретными и векторными значениями,...подробнее
Различные типы алгоритмов кластеризации
Введение в кластеризацию обсуждается в этой статье, и ее рекомендуется сначала понять. Алгоритмы кластеризации бывают многих типов. В следующем обзор...подробнее
Кластеризация в машинном обучении
Введение в кластеризацию По сути, это метод обучения без учителя . Метод обучения без учителя - это метод, при котором мы извлекаем ссылки из наборов...подробнее