Big data world
2.31K subscribers
412 photos
64 videos
18 files
1.25K links
Интересные статьи Data Science : Big Data : Machine Learning : Deep Learning

По вопросам сотрудничества- @Daily_admin_info

По иным темам @un_ixtime
Download Telegram
Обзор архитектур глубокого обучения, которые компьютеры используют для обнаружения объектов Глубокие нейронные сети получили известность благодаря своей способности обрабатывать визуальную информацию. А за последние несколько лет они стали ключевым компонентом многих приложений компьютерного зрения .

Среди ключевых задач, которые могут решить нейронные сети, - обнаружение и локализация объектов на изображениях. Обнаружение объектов используется во многих различных областях, включая автономное вождение , видеонаблюдение и здравоохранение. Полный текст статьи
Нейронные сети для анализа индикаторов рынка

Нейронные сети успешно используются для решения широкого круга сложных задач науки и техники. Пример в этой статье использует Keras для построения нейронной сети, которая выполняет регрессию с несколькими выходами для прогнозирования цен на акции и золото. Вы настроите и обучите эту нейронную сеть, а затем оцените точность модели, используя среднюю абсолютную ошибку (MAE), как простейшую меру точности прогноза. https://clck.ru/VjhMP
Создайте свой собственный классификатор фейковых новостей с помощью НЛП Основная цель просмотра или чтения новостей заключалась в том, чтобы быть в курсе всего, что происходит вокруг нас. В нынешнюю современную эпоху существует несколько платформ социальных сетей, таких как Facebook, Twitter, Reddit и т. Д., Где миллионы пользователей будут полагаться на информацию о повседневных событиях. Затем пришли фальшивые новости, которые распространились среди людей так быстро, как только могли. Поддельные новости - это включенная или фальсифицированная информация, часто направленная на то, чтобы сбить людей с пути или нанести ущерб репутации человека или организации. https://clck.ru/VmKGL
Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на верификацию документов. Как следует из названия, процесс проверки и аутентификации документов, выполняемый предприятиями для повышения своей безопасности и предотвращения несанкционированного доступа к их сети, называется верификацией документов. Процессы проверки документов вручную очень утомительны, устарели и подвержены человеческим ошибкам. Благодаря развитию искусственного интеллекта , человеческого интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, которые сделали процесс онлайн-проверки более универсальным, точным, надежным, эффективным и действенным. Проверка цифровых документов с помощью функций извлечения данных OCR помогает бороться с подделками, возвратными платежами, кражей личных данных, утечками данных и другими видами мошенничества. https://clck.ru/VkwLq
Как Карты Google используют нейронные сети Graph? Прогнозирование трафика и ETA с помощью графических нейронных сетей. Карты Google умны, они могут легко предсказать условия движения на дорогах по всему миру. Когда люди перемещаются с помощью Google Maps, их совокупное местоположение, маршрут и скорость, с которой они путешествуют , записываются Google и используются для помощи пользователям, которые, возможно, скоро выберут этот маршрут. https://clck.ru/VoRFj Модуль Python для фондового рынка Модуль для прогнозирования «цены закрытия» на следующий день и проведения «технического анализа». Он использует нейронную сеть и алгоритм LSTM для прогнозирования цены. Он использует алгоритм технического индикатора, разработанный командой Stox для технического анализа. https://clck.ru/VoNWH
Все, что вам нужно знать о компьютерном зрении. Компьютерное зрение - это междисциплинарная научная область, которая занимается тем, как компьютеры могут понять визуальный мир в форме изображений и видео. С инженерной точки зрения, он стремится воспроизвести и автоматизировать задачи, которые может выполнять зрительная система человека.

Компьютерное зрение использует искусственный интеллект (ИИ), чтобы научить компьютеры интерпретировать и понимать визуальный мир. Используя цифровые изображения с камер и видео, а также модели глубокого обучения, машины могут точно идентифицировать и классифицировать объекты, а затем реагировать на то, что они «видят». https://clck.ru/VqYHC
Что такое машинное обучение и как оно работает? Машинное обучение (ML) - это своего рода искусственный интеллект (AI), который позволяет программным приложениям повышать точность прогнозов без явного проектирования. Чтобы прогнозировать новые выходные значения, алгоритмы машинного обучения используют исторические данные в качестве входных. https://clck.ru/VrTXE Почему Python лучше всего подходит для машинного обучения Причины, по которым Python - лучший язык для инженеров машинного обучения https://clck.ru/VrTKW
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Истории о системах искусственного интеллекта, помогающих самолетам избегать плохой погоды, проблемах с этичным искусственным интеллектом и многом другом. -Система искусственного интеллекта помогает самолетам избегать плохой погоды, ограниченного воздушного пространства и забитых взлетно-посадочных полос. -Amazon открыла свой первый полномасштабный супермаркет, который отслеживает, какие товары покупатели кладут в корзину, и автоматически взимает с них плату, когда они уходят. Она называет систему Just Walk Out. https://clck.ru/VsKTw
Tokkingheads.Оживите портреты с помощью магии ИИ. https://clck.ru/VuEKk Что такое гипотеза в машинном обучении? https://clck.ru/VuEMG Как развивались архитектуры CNN? https://clck.ru/VuESh
Python против R для науки о данных и машинного обучения Один вопрос, который возникает у каждого новичка в машинном обучении или науке о данных, - это выбор языка программирования. Python и R сейчас очень сильно влияют на индустрию. Хотя Python и R очень востребованы, с точки зрения человека один язык может быть более удобным, чем другой. Здесь мы кратко обсудим, как Python или R лучше подходят для конкретного случая использования и отдельного человека.

Сначала мы начнем с небольшого введения в Python и R. Затем мы обсудим некоторые сценарии и посмотрим, какой язык больше подходит. https://clck.ru/Vw8BW
Путь к обучению, чтобы стать специалистом по данным Стать профессиональным специалистом по обработке данных может быть не так просто, как «1 ... 2 ... 3 ...», но эти 10 шагов могут стать вашей самообучающейся дорожной картой, чтобы дать толчок вашему будущему в захватывающей и постоянно расширяющейся области наука о данных. https://clck.ru/VxyQq
Как изучить машинное обучение - советы и ресурсы для практического изучения машинного обучения В наши дни многие люди хотят изучать машинное обучение. Но устрашающая учебная программа, предлагаемая большинством преподавателей машинного обучения, отпугивает многих новичков.

В этом уроке я переворачиваю учебный план с ног на голову и обрисовываю, что я считаю самым быстрым и простым способом получить твердое представление о машинном обучении. https://clck.ru/VzbDp
Легкое введение в наклоны и касательные В этом уроке вы узнаете, каков наклон линии и какова касательная к кривой. https://clck.ru/VzmQw 7 библиотек с открытым исходным кодом для графов глубокого обучения В этой статье мы познакомимся с графами глубокого обучения и рассмотрим 7 перспективных библиотек с открытым исходным кодом для глубокого обучения графов, ранжированных в порядке возрастания их популярности. https://clck.ru/W2reb Реконструкция изображения лица с помощью автоэнкодеров в Керасе Полное руководство по восстановлению зашумленных изображений с помощью автоэнкодеров https://clck.ru/W33Cm
Рабочий процесс машинного обучения с использованием MLFLOW - руководство для начинающих Цель этой статьи состоит в том, чтобы познакомить читателя с mlflow и заложить основу для его использования. Что такое mlflow?
MLflow - это платформа с открытым исходным кодом для управления непрерывным жизненным циклом машинного обучения. Проще говоря, mlflow помогает отслеживать сотни моделей, контейнерных сред, наборов данных, параметров моделей и гиперпараметров и воспроизводить их при необходимости. https://clck.ru/W4QtD Интуитивно понятное и простое руководство по наборам Python - необходимо, чтобы стать профессионалом в области науки о данных.
https://clck.ru/W5i2Q
Разница между алгоритмом и искусственным интеллектом Слова «искусственный интеллект» (ИИ) и алгоритмы чаще всего используются неправильно. Часто используются как взаимозаменяемые, хотя и не должны. Это приводит к ненужной путанице. В этой статье давайте разберемся, что такое ИИ и алгоритмы, и в чем их разница. https://clck.ru/W73Ny Как отличить себя от сотен других кандидатов в области науки о данных? Несколько простых (и не очень простых) способов доказать работодателям, что ваши навыки и отношение ставят вас в более высокую категорию. https://clck.ru/W7cxn
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
5 лучших книг по машинному обучению для начинающих Чтение книг важно, потому что оно дает бесконечные знания. Если вы планируете стать специалистом по анализу данных или инженером по машинному обучению, чтение книг по машинному обучению поможет вам получить знания и навыки, необходимые в этой области. https://clck.ru/W7dhJ
Выбор функций для машинного обучения Желательно уменьшить количество входных переменных как для уменьшения вычислительных затрат на моделирование, так и, в некоторых случаях, для повышения производительности модели. https://clck.ru/W8iP8
Распознавание речевых эмоций с помощью сверточных нейронных сетей Изучение человеческих эмоций всегда было увлекательным занятием для dаtа sсientists. В последнее время я работаю над экспериментальным проектом «Знание эмоций» (SER), чтобы изучить его потенциальные возможности. https://clck.ru/W9F6d Генераторы и итераторы Python за 2 минуты для новичков в области науки о данных Мы продолжаем нашу серию « Python: понимание за 2 минуты », в которой мы рассмотрим темы среднего уровня, которые также часто задают в собеседованиях по Python и Data Science. В прошлый раз мы говорили о важной теме под названием * args и ** kwargs за 2 минуты . Эта серия предназначена для начинающих специалистов по обработке данных, которые хотят сделать «следующий шаг» в Python после изучения основ. Сегодня мы продолжим обсуждение еще одной важной темой под названием «Генератор и итератор». https://clck.ru/WARmT
Объяснение искусственного интеллекта и машинного обучения Искусственный интеллект - это быстро меняющаяся область, и уследить за терминами и сокращениями может быть непросто. Эта страница с объяснениями искусственного интеллекта и машинного обучения - ваш начальный путеводитель по новейшему жаргону. https://clck.ru/WASpP
Инструменты для анализа данных: понимание мультивселенной В мультивселенной науки о данных возможности инструментов продолжают расширяться и развиваться. Хотя, безусловно, есть инженеры и ученые, которые могут закрепиться в том или ином лагере (например, лагерь R против Python или SAS против MATLAB), наблюдается растущая тенденция к распространению инструментов науки о данных. https://clck.ru/WBkNg