❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_45
🔠Вопрос_45: Что такое Video-node matching?
✔️Ответ:
Video-node matching - это метод в нейросетях, который используется для анализа и сопоставления видео-контента. Он позволяет находить сходства или соответствия между различными видео-фрагментами. Этот метод основывается на представлении видео-контента в виде графа узлов, где каждый узел представляет собой определенное визуальное или семантическое свойство видео (например, объекты, действия, сцены и т.д.). Video-node matching использует алгоритмы обработки графов и нейронные сети для анализа этих узлов и определения степени их схожести или соответствия. Этот подход может быть использован в таких областях, как поиск видео, классификация контента, распознавание действий и другие задачи анализа видео.
https://arxiv.org/pdf/2303.02665.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #model #score
🔠Вопрос_45: Что такое Video-node matching?
✔️Ответ:
Video-node matching - это метод в нейросетях, который используется для анализа и сопоставления видео-контента. Он позволяет находить сходства или соответствия между различными видео-фрагментами. Этот метод основывается на представлении видео-контента в виде графа узлов, где каждый узел представляет собой определенное визуальное или семантическое свойство видео (например, объекты, действия, сцены и т.д.). Video-node matching использует алгоритмы обработки графов и нейронные сети для анализа этих узлов и определения степени их схожести или соответствия. Этот подход может быть использован в таких областях, как поиск видео, классификация контента, распознавание действий и другие задачи анализа видео.
https://arxiv.org/pdf/2303.02665.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #model #score
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_46
🔠Q_46: Что такое Multimodal deep learning ?
✔️Ответ:
Multimodal deep learning - это подход, который объединяет информацию из разных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, для решения задач машинного обучения. Вместо работы с каждой модальностью отдельно, модели мультимодального глубокого обучения обрабатывают и объединяют данные из разных источников для получения более полного и глубокого понимания контекста. Это позволяет моделям лучше анализировать и извлекать информацию из различных типов данных, что может привести к более точным и совершенным результатам в различных задачах, таких как распознавание объектов, машинный перевод или генерация описаний изображений.
https://arxiv.org/pdf/2306.16413.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #multi #modal #learning
🔠Q_46: Что такое Multimodal deep learning ?
✔️Ответ:
Multimodal deep learning - это подход, который объединяет информацию из разных модальностей, таких как текст, изображения, аудио и видео, для решения задач машинного обучения. Вместо работы с каждой модальностью отдельно, модели мультимодального глубокого обучения обрабатывают и объединяют данные из разных источников для получения более полного и глубокого понимания контекста. Это позволяет моделям лучше анализировать и извлекать информацию из различных типов данных, что может привести к более точным и совершенным результатам в различных задачах, таких как распознавание объектов, машинный перевод или генерация описаний изображений.
https://arxiv.org/pdf/2306.16413.pdf
#work #coding #testing #optimization #ml #learning #video #matching #multi #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_47
🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?
✔️Ответ:
Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.
Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.
https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf
#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?
✔️Ответ:
Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.
Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.
https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf
#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_48
🔠Q_48: Что такое Single-linkage agglomerative clustering ?
✔️Ответ:
Single-linkage agglomerative clustering (агломеративная кластеризация с односвязной связью) - это метод кластеризации в машинном обучении, который основывается на идее объединения ближайших объектов между собой в кластеры. В начале каждый объект считается отдельным кластером, затем на каждой итерации два самых близких кластера объединяются в один. Расстояние между кластерами определяется как минимальное расстояние между их объектами (то есть наименьшее расстояние между объектами двух кластеров). Процесс объединения продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся в одном кластере.
https://arxiv.org/pdf/2306.16354.pdf
#work #СUSlink #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_48: Что такое Single-linkage agglomerative clustering ?
✔️Ответ:
Single-linkage agglomerative clustering (агломеративная кластеризация с односвязной связью) - это метод кластеризации в машинном обучении, который основывается на идее объединения ближайших объектов между собой в кластеры. В начале каждый объект считается отдельным кластером, затем на каждой итерации два самых близких кластера объединяются в один. Расстояние между кластерами определяется как минимальное расстояние между их объектами (то есть наименьшее расстояние между объектами двух кластеров). Процесс объединения продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся в одном кластере.
https://arxiv.org/pdf/2306.16354.pdf
#work #СUSlink #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_49
🔠Q_49: Что такое Social world knowledge ?
✔️Ответ:
Social world knowledge относится к понятию, что компьютерная система обладает пониманием социальных и культурных аспектов реального мира. Она обучается различным социальным нормам, правилам поведения, ценностям и концепциям, которые приняты в обществе. Это включает знания о повседневной жизни, культурных особенностях, обычаях, традициях и прочем, что является неотъемлемой частью общения и взаимодействия людей.
https://arxiv.org/pdf/2306.16299.pdf
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_49: Что такое Social world knowledge ?
✔️Ответ:
Social world knowledge относится к понятию, что компьютерная система обладает пониманием социальных и культурных аспектов реального мира. Она обучается различным социальным нормам, правилам поведения, ценностям и концепциям, которые приняты в обществе. Это включает знания о повседневной жизни, культурных особенностях, обычаях, традициях и прочем, что является неотъемлемой частью общения и взаимодействия людей.
https://arxiv.org/pdf/2306.16299.pdf
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_50
🔠Q_50: Что такое эмбединги ?
✔️Ответ:
Эмбеддинг (англ. embedding) - это процесс представления категориальных или текстовых данных в виде векторов чисел. Эмбеддинги помогают моделям улавливать семантическую схожесть между объектами, например, словами в тексте или категориями в категориальных данных. При создании эмбеддинга модель учится отображать каждый объект в пространство непрерывных чисел, где похожие объекты находятся ближе друг к другу. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка или анализом текстов.
Для создания эмбеддингов используются различные методы, включая Word2Vec, GloVe или даже обучение нейронных сетей. После создания эмбеддингов, модели могут использовать их для обучения на задачах классификации, кластеризации, рекомендаций.
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_50: Что такое эмбединги ?
✔️Ответ:
Эмбеддинг (англ. embedding) - это процесс представления категориальных или текстовых данных в виде векторов чисел. Эмбеддинги помогают моделям улавливать семантическую схожесть между объектами, например, словами в тексте или категориями в категориальных данных. При создании эмбеддинга модель учится отображать каждый объект в пространство непрерывных чисел, где похожие объекты находятся ближе друг к другу. Это особенно полезно для задач, связанных с обработкой естественного языка или анализом текстов.
Для создания эмбеддингов используются различные методы, включая Word2Vec, GloVe или даже обучение нейронных сетей. После создания эмбеддингов, модели могут использовать их для обучения на задачах классификации, кластеризации, рекомендаций.
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_50
🔠Q_50: Что такое word2vec ?
✔️Ответ:
Word2Vec - это алгоритм, используемый для преобразования слов в векторное представление. Он основан на идее, что семантически близкие слова будут иметь похожие векторные представления.
Он обучается на большом корпусе текстовых данных и строит векторное представление для каждого слова, учитывая его контекст в предложении. Это позволяет выразить семантические связи между словами и использовать эти вектора в различных задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
Word2Vec имеет две основные архитектуры: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
https://habr.com/ru/articles/446530/
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_50: Что такое word2vec ?
✔️Ответ:
Word2Vec - это алгоритм, используемый для преобразования слов в векторное представление. Он основан на идее, что семантически близкие слова будут иметь похожие векторные представления.
Он обучается на большом корпусе текстовых данных и строит векторное представление для каждого слова, учитывая его контекст в предложении. Это позволяет выразить семантические связи между словами и использовать эти вектора в различных задачах обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP).
Word2Vec имеет две основные архитектуры: Continuous Bag-of-Words (CBOW) и Skip-gram.
https://habr.com/ru/articles/446530/
#work #Social #word #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_51
🔠Q_51: Какие алгоритмы используются для разработки Self Driving Car ?
✔️Ответ:
1. Компьютерное зрение: для распознавания и классификации объектов на дороге, таких как другие автомобили, пешеходы, дорожные знаки и сигналы светофоров.
2. Машинное обучение: для обучения автомобиля анализировать данные из сенсоров и принимать решения на основе полученной информации.
3. Сенсоры и лидар: для получения информации об окружающей среде и создания точной трехмерной карты.
4. Планирование и принятие решений: предсказания движения других участников дорожного движения и принятия безопасных решений в реальном времени.
5. Системы SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): одновременная локализации автомобиля и создания карты окружающей среды.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_51: Какие алгоритмы используются для разработки Self Driving Car ?
✔️Ответ:
1. Компьютерное зрение: для распознавания и классификации объектов на дороге, таких как другие автомобили, пешеходы, дорожные знаки и сигналы светофоров.
2. Машинное обучение: для обучения автомобиля анализировать данные из сенсоров и принимать решения на основе полученной информации.
3. Сенсоры и лидар: для получения информации об окружающей среде и создания точной трехмерной карты.
4. Планирование и принятие решений: предсказания движения других участников дорожного движения и принятия безопасных решений в реальном времени.
5. Системы SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): одновременная локализации автомобиля и создания карты окружающей среды.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_52
🔠Q_52: Что такое Box2D в машинном обучении ?
✔️Ответ:
Box2D - это двумерный физический движок, который широко используется в машинном обучении для симуляции физических взаимодействий в двухмерной среде. Он предоставляет набор инструментов и алгоритмов для моделирования объектов, их движения, столкновений, гравитации и других физических параметров. Box2D может быть использован для создания игр, робототехники, визуализации и тестирования алгоритмов. Он позволяет моделировать реалистичные физические эффекты, такие как упругие и неупругие столкновения, трение, сила тяжести и другие воздействия на объекты в симуляции.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_52: Что такое Box2D в машинном обучении ?
✔️Ответ:
Box2D - это двумерный физический движок, который широко используется в машинном обучении для симуляции физических взаимодействий в двухмерной среде. Он предоставляет набор инструментов и алгоритмов для моделирования объектов, их движения, столкновений, гравитации и других физических параметров. Box2D может быть использован для создания игр, робототехники, визуализации и тестирования алгоритмов. Он позволяет моделировать реалистичные физические эффекты, такие как упругие и неупругие столкновения, трение, сила тяжести и другие воздействия на объекты в симуляции.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_53
🔠Q_53: Что такое DBSCAN?
✔️Ответ:
https://habr.com/ru/articles/322034/
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - это алгоритм кластеризации, который применяется для разделения точек данных на группы на основе их плотности распределения. Он определяет кластеры как непрерывные области с высокой плотностью точек, разделенными областями с низкой плотностью. DBSCAN не требует заранее заданного числа кластеров и может обнаруживать кластеры различной формы. Он также способен идентифицировать выбросы как шумовые точки, не принадлежащие ни одному кластеру.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
🔠Q_53: Что такое DBSCAN?
✔️Ответ:
https://habr.com/ru/articles/322034/
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - это алгоритм кластеризации, который применяется для разделения точек данных на группы на основе их плотности распределения. Он определяет кластеры как непрерывные области с высокой плотностью точек, разделенными областями с низкой плотностью. DBSCAN не требует заранее заданного числа кластеров и может обнаруживать кластеры различной формы. Он также способен идентифицировать выбросы как шумовые точки, не принадлежащие ни одному кластеру.
#work #selfdriving #car #knowledge #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning