Публикации по теме 'programming'


Практическое руководство по сверточным нейронным сетям (CNN) с Keras
Теоретическое объяснение и реальный пример Сверточные нейронные сети (CNN) обычно используются в области науки о данных, особенно для задач компьютерного зрения и классификации изображений. Рассмотрим задачу классификации изображений. Изображения состоят из пикселей, которые представлены числами. В сверточном слое CNN фильтры (или детекторы признаков) применяются к изображению, чтобы выделить отличительные особенности изображения, сохраняя пространственные отношения между пикселями...
Обнаружение и классификация цветов ириса с помощью Python
Создание Персептрона и его приложений в кибербезопасности Недавно меня попросили начать изучение ИИ и его влияния на облачную безопасность. Я решил не торопиться и испачкать руки, изучив основы PyTorch и AI. В этой статье мы рассмотрим самый фундаментальный алгоритм искусственного интеллекта, персептрон, и реализуем его для классификации цветов по длине их лепестков и чашелистиков. После этого мы обсудим потенциальное влияние ИИ на кибербезопасность. Что такое персептрон..
Об обобщении, абстракции и аналогиях
Презентация основных концепций познания, вдохновленная книгой Франсуа Шолле «Глубокое обучение с помощью Python», второе издание. Введение Стремление к лучшему обобщению , вероятно, является основной целью большинства усилий по машинному обучению, как для исследований, так и для промышленности.
Метаклассы в Python
В этом блоге мы рассмотрим все о метаклассах в Python, например, что такое метаклассы, как использовать метаклассы, преимущества использования метаклассов. 1. Введение Python, универсальный язык программирования с динамической типизацией, предоставляет разработчикам множество мощных функций. Среди них метаклассы выделяются как способ переопределить фундаментальное поведение классов. Погружаясь в мир метаклассов, разработчики получают возможность контролировать создание классов,..
3 пакета Python для автоматического процесса маркировки наборов данных
Маркировка данных имеет решающее значение для успеха проекта машинного обучения Проекты по науке о данных включают в себя сбор, очистку и обработку большого количества данных. Мы сделали все шаги, чтобы качество набора данных было хорошим для обучения машинному обучению. Хотя есть одна конкретная важная часть проекта по науке о данных, которая может решить его или сломать: маркировка. Каждый проект по науке о данных разрабатывается для решения конкретной бизнес-проблемы, например,..
ИИ — лучший для программирования — провал для творчества?
Творчество ИИ, благословение или проклятие? Представьте, что вы хотите, чтобы ИИ создал идеальный черный круг. Вы можете использовать для этого искусственный интеллект, генерирующий изображения, такой как MidJourney, и вы можете получить трехмерное кольцо переплетенных листьев или что-то совершенно другое. Однако, если вы закодируете ту же задачу в формате, подобном SVG, вы получить идеальный черный круг на белом фоне. Почему это так и означает ли это, что ИИ может лучше..
Семантические сети подобия
Извлечение знаний из взаимосвязанности документов Текст — наиболее лаконичный и распространенный способ передачи информации. Возможно, это наиболее полезное представление нашего физического мира. Неудивительно, что большая часть искусственного интеллекта (включая текущий поток инноваций) полагается на понимание естественного языка (посредством подсказок). Чтобы машины могли понимать язык, текст нуждается в точном числовом представлении, которое претерпело эволюционные изменения за..