Публикации по теме 'machine-learning'
Алгоритм прогнозирования DeepAR
Алгоритм прогнозирования DeepAR
По сей день прогнозирование остается одним из самых ценных приложений машинного обучения. Например, мы могли бы использовать модель для прогнозирования спроса на продукт. Затем эту информацию можно использовать для оптимизации цепочки поставок. Другими словами, мы могли бы гарантировать, что у нас будет достаточно запасов, чтобы удовлетворить спрос. Таким образом, высвобождая капитал, который можно направить на другие средства.
Предположим, что мы..
Применение градиентного потока, часть 1 (теория оптимизации)
Спектроскопия глюбола в КХД на решетке с использованием градиентного потока (arXiv)
Автор: Кейта Сакаи , Шоичи Сасаки
Аннотация: : Удаление ультрафиолетового шума из калибровочных полей необходимо для глюболовой спектроскопии в КХД на решетке. Известно, что метод градиентного потока Янга-Миллса является альтернативным подходом вместо размытия ссылок или фаззинга ссылок в различных аспектах. В этой работе мы изучаем применение метода градиентного потока к построению..
Как улучшить диаграммы влияния ваших функций
И лучше интерпретируйте свои модели машинного обучения
Обзор
Диаграммы влияния функций — это современные рабочие лошадки объяснимого ИИ. Они представляют собой визуальное представление важности различных функций в моделях машинного обучения и обычно являются первым пониманием, к которому обращаются специалисты по данным при интерпретации своих моделей.
Эти диаграммы помогают специалистам по данным и аналитикам лучше понять вклад каждой функции в общую производительность модели...
Лучший способ увидеть ИИ: перестань смотреть
Революция искусственного интеллекта приближается, как нам рассказывали в самых разных стилях: эпическая история происхождения , биографический фильм и почти корпоративный триллер , полная антиутопическая сказка , (в основном) счастливый конец , и неразгаданная тайна .
Сегодня мы собираемся поместить ИИ в другой жанр: жанр страшный-монстр-не-такой-страшный , в котором монстр оказывается союзником (как в Терминаторе 2: Судный день без слезливого прощания с чаном с расплавленной..
Определите правильные цены Airbnb для вашего дома с помощью машинного обучения
С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения можно прогнозировать цены на жилье Airbnb в зависимости от местоположения, типа комнаты и отзывов.
Airbnb – это надежная компания, которая позволяет пользователям бронировать номера для гостей, а также предоставляет им доступ к условиям, сообщая им о предыдущих отзывах людей, которые останавливались в этом месте. Если вы являетесь человеком, который использует Airbnb для размещения комнат для различных путешественников и людей,..
Вот лучшие архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения
Архитектуры глубокого обучения для компьютерного зрения предлагают многоуровневые компоненты для выполнения задач. Более того, это позволяет нейронным сетям расставлять приоритеты по основным функциям и аспектам любого изображения. Кроме того, архитектуры глубокого обучения являются идеальными решениями для Computer Vision, поскольку они помогают решать сложные проблемы.
Согласно Джейсону Браунли в книге Глубокое обучение для компьютерного зрения : Методы глубокого обучения могут..
Новые идеи в отношении сопоставления с образцом, часть 1 (машинное обучение)
Локализация марсохода на основе сопоставления шаблонов распределения препятствий A2G (arXiv)
Автор: Лан Чжоу , Чжитай Чжан , Хунлян Ван .
Аннотация: Локализация марсохода является одним из необходимых условий для крупномасштабных исследований марсохода. В миссии НАСА «Марс-2020» вертолет Ingenuity перевозится вместе с марсоходом, который способен получать изображения местности Марса с высоким разрешением, а также можно выполнять локализацию на основе соответствия изображений с..
