Машинное обучение

Компьютерное зрение является одной из самых прогрессивных и быстро развивающихся областей. По данным Grand View Research, размер мирового рынка компьютерного зрения в 2020 году оценивался в 11,32 миллиарда долларов, и ожидается, что совокупный годовой темп роста составитЧитать далее… >

Логистическая регрессия — это хорошо известный алгоритм машинного обучения, который используется для решения задач двоичной классификации. Он является производным от алгоритма линейной регрессии, который имеет непрерывную выходную переменную, а логистическая регрессия может даже классифицировать болееЧитать далее… >

ИИ должен рассматриваться как «положительный вклад в человечество», согласны все 193 государства-члена. Организация ООН по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО) опубликовала на прошлой неделе сообщение в блоге, в котором говорится, что все члены подписались под кодексом здоровогоЧитать далее… >

Знаете ли вы, что более трети опрошенных блоггеров говорят, что их самая большая проблема — это постоянное создание качественного контента? Неудивительно, что ведение последовательного блога WordPress требует много тяжелой работы. К счастью, с помощью искусственного интеллекта (ИИ) многие рутинные задачи веденияЧитать далее… >

В этой главе мы поймем различные аспекты обучения нейронной сети, которые могут быть реализованы с использованием фреймворка TensorFlow. Ниже приведены десять рекомендаций, которые можно оценить:   Обратное распространение Обратное распространение — это простой метод вычисленияЧитать далее… >

TensorFlow включает в себя специальную функцию распознавания изображений, и эти изображения хранятся в определенной папке. С относительно одинаковыми изображениями будет легко реализовать эту логику в целях безопасности. Структура папок реализации кода распознавания изображений показана ниже:  Читать далее… >

Дифференциальное уравнение в частных производных (PDE) — это дифференциальное уравнение, которое включает в себя частные производные с неизвестной функцией нескольких независимых переменных. Что касается дифференциальных уравнений в частных производных, мы сосредоточимся на создании новых графиков. Предположим,Читать далее… >

Оптимизация градиентного спуска считается важной концепцией в науке о данных. Рассмотрим шаги, показанные ниже, чтобы понять реализацию оптимизации градиентного спуска:   Шаг 1 Включите необходимые модули и объявление переменных x и y, с помощью которыхЧитать далее… >

В этой главе мы узнаем о реализации XOR с использованием TensorFlow. Прежде чем начать с реализации XOR в TensorFlow, давайте посмотрим значения таблицы XOR. Это поможет нам понять процесс шифрования и дешифрования. A В A XOR B 0 0Читать далее… >