Публикации по теме 'machine-learning'
Наш собственный грандиозный вызов
Еще в 2005 году Себастьян Трун и Stanford Racing Team выиграли DARPA Grand Challenge , автономно завершив 150-мильный маршрут через пустыню Мохаве на своей машине Stanley за самое быстрое время. У меня мурашки по коже каждый раз, когда я смотрю видео с этого события, поэтому, когда Udacity объявили в феврале, что они собирают автономную гоночную команду для участия в мероприятии Self-Racing Cars , я был в восторге. В наши дни Себастьян играет совсем другую роль в качестве основателя..
Последние обновления автокодировщиков в масках 2023, часть 4
SurgMAE: Маскированные автоэнкодеры для анализа длинных хирургических видео (arXiv)
Автор: Мухаммад Абдулла Джамал , Омид Мохарери .
Аннотация: Растет интерес к использованию моделей глубокого обучения для обработки длинных хирургических видеороликов, чтобы автоматически обнаруживать клинические/операционные действия и извлекать метрики, которые могут включать инструменты и приложения для повышения эффективности рабочего процесса. Однако для обучения таких моделей требуются огромные..
SlimYOLOv3: уже, быстрее и лучше для приложений БПЛА в реальном времени
SlimYOLOv3: уже, быстрее и лучше для приложений БПЛА в реальном времени
За последнее время технология дронов значительно продвинулась вперед. Технология постоянно развивается с головокружительной скоростью, поскольку новые инновации время от времени выводят на рынок все более совершенные приложения для дронов.
В сочетании с компьютерным зрением и встроенными системами дроны стали популярными в широком спектре приложений. Но анализ сцены в реальном времени посредством обнаружения..
Реальность как средство клонирования
Повторение (последовательность) (дополнительность) сохраняет круг.
X и Y равны нулю и единице (и мы это точно знаем).
Следовательно, реальность есть не что иное, как устройство для клонирования.
Он образует сверхосновной круг.
Сохранение круга — основная динамика в природе .
Как решить проблему замены отсутствующего значения
Топ-5 профессиональных советов по решению самой распространенной проблемы в науке о данных
Замена отсутствующих значений может показаться тривиальной, но это может быть самый важный шаг в процессе машинного обучения. То, как вы это делаете, может оказать большое влияние на вашу модель машинного обучения.
Кроме того, поскольку вы будете создавать некоторые новые данные, у вас есть некоторые важные обязанности по отношению к отделам данных в организации. Данные — один из самых важных..
Наборы данных классификации большого текста
Данные - самый важный компонент для построения модели машинного обучения. Недавно исследователи из Google обучили модель CNN классификации изображений на 300 миллионах изображений и продемонстрировали, что даже в масштабе сотен миллионов примеров добавление дополнительных данных помогает улучшить производительность модели. Видимо, чем больше данных, тем лучше. Но где вы можете получить большие наборы данных, если вы занимаетесь исследованием классификации текста?
Я нашел хорошие ссылки..
Сделаем ставку; Лифс выиграет Кубок Стэнли?
Прошло более 50 лет с тех пор, как Торонто Мэйпл Лифс выиграли Кубок Стэнли. Это результат перехода НХЛ от упорной игры и защиты к владению шайбой и мастерству. В настоящее время хоккейные звезды тренируются в межсезонье и обладают невиданными ранее в лиге навыками. Несмотря на эти новые таланты, хоккей по-прежнему считается одним из самых непредсказуемых видов спорта по сравнению с другими профессиональными спортивными лигами. Фактически, Vox film объяснил, почему хоккейные навыки не..
