статии

Ридж срещу Ласо Регресия: Как да ги поддържам прави Наскоро прочетох статия, в която настоящ учен с данни обсъждаше нейните борби за запомняне на разликата между регрес на гребен и ласо. Целта на тази...
Публикувано на 15-12-2019
Проследяване на превозни средства с помощта на поддържаща машина спрямо YOLO Въведение Проектът за откриване и проследяване на превозни средства на Udacity Self-Driving Car Nanodegree е предизвикателс...
Публикувано на 14-12-2019
Етика на проучването срещу експлоатирането на компромиси Моят професор по статистика ме покани да говоря за етичното машинно обучение на нейния дипломиран клас по статистическо обучение. Избрах тема, ...
Публикувано на 12-12-2019
Здравейте Световна програма в Керас с CNN (класификация куче срещу котка) Здравейте момчета ... Надявам се, че ви хареса последната ми публикация за Hello World Program в Tensorflow. Днес ще продължим...
Публикувано на 11-12-2019
Градиентни подсилващи дървета на решения: XGBoost срещу LightGBM (и catboost) Градиентното подсилване на дърветата за решения е най-новото за проблемите на структурираните данни. Два съвременни алгори...
Публикувано на 07-12-2019
Какво научих от моя курс за дълбоко обучение Udacity (Sigmoid Function Vs SoftMax Function) Преди седмица реших да се потопя по-дълбоко в задълбоченото учене и оттогава събрах някои полезни ресурси и ...
Публикувано на 07-12-2019
Scikit-образ VS OpenCV OpenCV OpenCV (Open Source Computer Vision) е библиотека от програмни функции, насочени основно към компютърно зрение в реално време. На прост език това е библиотека, използвана...
Публикувано на 07-12-2019
ML код срещу AWS Lambda граници Наскоро бях замесен в проект, в който трябваше да решим проблема с включването на използването на ML - затова реших да изпробвам по-модерния подход на „архитектура без...
Публикувано на 03-12-2019
Търсене в мрежа срещу произволно търсене В тази статия ще се съсредоточим върху два метода за настройка на хиперпараметри - търсене в мрежа и случайно търсене и ще определим кой е по-добър. Първо нек...
Публикувано на 03-12-2019
AI чип дуел: Apple A12 Bionic срещу Huawei Kirin 980 Apple представи най-новата итерация на своя смартфон чип: A12 Bionic SoC (система на чип). Компанията направи анонса вчера на годишното си изложен...
Публикувано на 02-12-2019
Терминологията зоологическа градина с особености Стандартизация спрямо нормализация Data Science е вълнуващо поле, което съчетава много дисциплини и обединява академичните среди и индустрията по ефект...
Публикувано на 30-11-2019
Контролирано машинно обучение: Класиране на регресията Vs В тази статия ще обясня ключовите разлики между алгоритмите за машинно обучение, контролирани от регресия и класификация. Важно е да се разбер...
Публикувано на 25-11-2019
Сингулярно разлагане на стойност срещу матрична факторизация в препоръчителни системи Изясняване на объркването между тези методи Снимка на Еван Денис на Unsplash
Публикувано на 23-11-2019
Скорост срещу точност: Кога корелацията е достатъчна? Кога имате нужда от причинно-следствена връзка? Често се нуждаем от бързи отговори с ограничени ресурси. Трябва да правим преценки в свят, пълен с...
Публикувано на 21-11-2019
Кой ще спечели? ;) (само се шегувам, това не е конкуренция) Котки срещу кучета, използващи AI
Публикувано на 20-11-2019
Стохастично срещу мини-серийно обучение по машинно обучение с помощта на Tensorflow и python В най-простия термин, стохастичното обучение е обучение на един случайно подбран пример наведнъж, докато ми...
Публикувано на 18-11-2019
Правила на базата на ботове срещу AI ботове Ако ботът отговаря на въпрос логически или решава дадена задача, трябва да се счита за умен. Много лични асистенти като Apple Siri, Amazon Alexa и Google H...
Публикувано на 12-11-2019
Кучетата срещу котките е твърде лесно По-труден проблем: финозърнеста класификация Снимка на Карл Хейердал на Unsplash
Публикувано на 11-11-2019
NeuroChain vs. Matrix: Показване на основните характеристики! NeuroChain и Matrix изглежда са много сходни проекти. Преди NeuroChain ICO се опитахме да оценим плюсовете и минусите на нашия подход, за...
Публикувано на 11-11-2019
Основи за машинно обучение: линейна регресия срещу логистична регресия за 5 минути Общ преглед на алгоритмите на ML И така, преди няколко месеца реших да постъпя на високо ценения курс Intro to Machin...
Публикувано на 11-11-2019
Tensorflow срещу Mxnet -Part 1 Това е Tensorflow, мечтаната рамка за дълбоко обучение Запознайте се с конкуренцията
Публикувано на 11-11-2019
Изграждане на спам класификатор: PySpark + MLLib срещу SageMaker + XGBoost В тази статия първо ще ви покажа как да изградите спам класификатор с помощта на Apache Spark, неговия Python API (известен о...
Публикувано на 11-11-2019
xgboost GPU производителност в нисък клас графичен процесор срещу висок клас процесор xgboost CPU с бърза хистограма е изключително бърз в сравнение със старите училищни методи като точна хистограма.
Публикувано на 11-11-2019
Машинно обучение VS Човешко обучение Изкуствените невронни мрежи са били вдъхновени от биологични невронни мрежи. Полезно е да разберем как мислят хората, за да обучат машините да мислят като нас. Хо...
Публикувано на 11-11-2019
GRU срещу LSTM Бележки за емпиричната оценка на повтарящи се периодични невронни мрежи при последователно моделиране Цялостно впечатление: Изглежда авторите признават, че тяхното проучване не дава ник...
Публикувано на 11-11-2019