Обзор Ранее мы видели, как с помощью аугментации можно увеличить количество обучающих экземпляров, чтобы нейронная сеть с глубоким обучением могла научиться управлять автомобилем в симуляторе. Этот пост с подробностями об использованном методе аугментации можно найти здесь . Однокурсник Мохан Картик продемонстрировал, что наша техника аугментации в сочетании с предварительно обученной сетью VGG 16 дает нейронную сеть, которая может управлять автомобилем на гоночной трассе в..

[ЛУЧШИЕ МЕТОДЫ]: как машинное обучение может легко повысить эффективность работы риелторов Успешные стартапы в сфере недвижимости будут нацелены на вертикальные приложения с явной потребностью в технологиях. Жилая и коммерческая недвижимость — хороший тому пример. Методы машинного обучения можно применять для точного прогнозирования запасов, чтобы лучше управлять цепочкой поставок недвижимости, сокращать расходы на вакантные места и устранять обмен информацией с клиентами...

Часть 2: Архитектура и обработка нейронной сети с прямой связью Это вторая часть серии статей о том, как создавать музыку с помощью нейронных сетей, используя гармонизацию хоровой мелодии Баха. Если вы не читали часть 1 из этой серии , настоятельно рекомендую прочитать ее раньше. В этой части серии мы более подробно рассмотрим архитектуру нейронной сети и внутреннюю работу нейронной сети. Цель обучения нейронной сети Цель этой сети состоит в том, чтобы иметь возможность взять..

Привет, товарищи веб-разработчики! Готовы ли вы поднять свои навыки веб-разработки на новый уровень? Вы искали способ, чтобы ваши проекты выделялись и оставались на шаг впереди? Не смотрите дальше, чем включение машинного обучения Я знаю, я знаю, поначалу это может показаться пугающим, но поверьте мне, как только вы погрузитесь и начнете экспериментировать, вы попадете на крючок. Это не только сделает ваши проекты более интерактивными и динамичными, но также может помочь улучшить..

Мы хотим получить понятные человеку причины для определенного модельного решения. Для этого мы используем библиотеку SHAP для расчета значений Шепли. В одном предложении значения Шепли определяют предельный вклад функции в результат модели. Они учитывают фоновое распределение других признаков. Подробное объяснение вы можете найти здесь . В этой статье мы строим модель, в которой мы можем выборочно удалить часть ввода, т.е. скрыть участки пикселей на изображении. Эти патчи служат..