Новые статьи

В Feature Engineering преобразователь — это функция или набор функций, которые применяются к набору данных для извлечения или создания новых функций из исходных данных. Это можно использовать для повышения производительности модели машинного обучения, предоставляя ей более информативные или релевантные входные функции. Вот некоторые примеры преобразователей признаков: 𝐍𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Преобразование объекта, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1. 𝐎𝐧𝐞-𝐡𝐨𝐭..

TL;DR: узнайте больше о повышении производительности моделей MobileNetV2_SSD за счет обрезки и сокращения времени постобработки. Чтение время : 3 минуты 15 секунд. Во многих сценариях обнаружения объектов нельзя терять ни минуты. Доля секунды может означать разницу между тем, когда беспилотный автомобиль сбивает собаку, переходящую дорогу, или едва не промахивается мимо нее. И скорость, и точность имеют решающее значение. Модели MobileNetV2_SSD были созданы для случаев..

Новая стохастическая модель LSTM, вдохновленная квантовым машинным обучением (arXiv) Автор: Джозеф Линдсей , Рамтин Занд . Аннотация: Работы в области квантового машинного обучения (QML) за последние несколько лет показывают, что алгоритмы QML могут функционировать так же хорошо, как и их классические аналоги, а в некоторых случаях даже превосходить их. Среди недавних работ многие текущие модели QML используют преимущества схем вариационного квантового алгоритма (VQA), учитывая, что..

Вот список цитат, которые могут вас вдохновить, заставить вас чувствовать себя хорошо или сделать вас лучшим программистом. «Всегда кодируйте так, как будто парень, который в конечном итоге поддерживает ваш код, будет жестоким психопатом, который знает, где вы живете». - Джон Вудс «Любой дурак может написать код, понятный компьютеру. Хорошие программисты пишут код, понятный людям ». - Мартин Фаулер «Программы должны быть написаны для того, чтобы люди могли их читать, и..

Что такое ИИ на благо общества и как ИИ влияет на жизни людей во всем мире? С чего все началось? Вы, наверное, слышали о мегабайтах, гигабайтах и ​​терабайтах из загружаемых песен, скорости интернета у вас дома или размера вашего жесткого диска. Но слышали ли вы когда-нибудь об эксабайтах и ​​зеттабайтах? К 2025 году каждый день будет создаваться 463 эксабайта данных¹. Чтобы выразить это в масштабе: 1 эксабайт содержит 18 нулей. В 2025 году мы будем производить 463 000 000 000..