08 2020 档案
摘要：作者|Marcelo Rovai 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 正如Zhe Cao在其2017年的论文中所述，实时多人二维姿势估计对于机器理解图像和视频中的人至关重要。 然而，什么是姿势估计 顾名思义，它是一种用来估计一个人身体位置的技术，比如站着、坐着或躺下。获
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摘要：作者|Maria Malitckaya 编译|VK 来源|Towards Data Science 改进机器学习模型的一个有效方法是使用词嵌入。使用词嵌入，你可以捕获文档中单词的上下文，然后找到语义和语法上的相似之处。 在这篇文章中，我们将讨论词嵌入技术的一个不寻常的应用。我们将尝试使用OpenAP
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摘要：作者|PythosLabs 编译|VK 来源|Towards Data Science 这篇文章是关于什么的 在本文中，我们将了解随机森林算法是如何在内部工作的。为了真正理解它，了解一下决策树分类器可能会有帮助。但这并不完全是必需的。 注意：我们不涉及建模中涉及的预处理或特征工程步骤，只查看当我们使
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摘要：作者|Kemal Erdem 编译|VK 来源|Towards Data Science 本文基于我在Driventa平台上参加DengAI（登革热）竞赛的文章。我的排名在前0.2%（截至2020年6月2日为14/9069）。我在这里提出的一些想法是严格为这样的比赛设计的，可能在现实生活中不是特别有
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摘要：作者|Ujjwal Dalmia 编译|VK 来源|Towards Data Science 当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终目标，而且希望使我们的程序高效。 在这个教程中，我们将学习一些Ipython的命令，这些命令可以帮助我们对Python代码进行时间分析。 注意，在本教程中，我建
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摘要：作者|PRUDHVI VARMA 编译|VK 来源|Analytics Indiamag 计算机视觉因其广泛的应用而成为人工智能领域中最具发展趋势的子领域之一。在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fas
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摘要：作者|Moez Ali 编译|VK 来源|Towards Data Science 你可能会想知道，GitHub是从什么时候开始涉足自动机器学习业务的。好吧，它其实没有，但你可以像有一样的使用它。在本教程中，我们将向你展示如何构建个性化的AutoML软件，并将其托管在GitHub上，以便其他人可以免
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摘要：作者|PRUDHVI VARMA 编译|VK 来源|Analytics Indiamag 在当今世界，人工智能已被大多数商业运作所应用，而且由于先进的深度学习框架，它非常容易部署。这些深度学习框架提供了高级编程接口，帮助我们设计深度学习模型。使用深度学习框架，它通过提供内置的库函数来减少开发人员的工
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摘要：作者|Luke Newman 编译|VK 来源|Towards Data Science 多层感知器 多层感知器（MLP）是由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个称为输出层的最终层组成的人工神经网络（ANN）。通常，靠近输入层的层称为较低层，靠近输出层的层称为外层。除输出层外的每一层都包含一个偏置神经
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摘要：作者|Rahul Varma 编译|VK 来源|Towards Data Science 训练和测试一个有效的机器学习模型最重要的一步是收集大量数据并使用这些数据对其进行有效训练。小批量（Mini-batches）有助于解决这个问题，在每次迭代中使用一小部分数据进行训练。 但是，随着大量的机器学习任
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摘要：作者|Kaushik Choudhury 编译|VK 来源|Towards Data Science 大约13年前，David Cournapeau的Scikit learn作为Google Summer of Code项目的一部分开始。随着时间的推移，Scikit learn成为Python中最著
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摘要：作者|Ayisha D 编译|VK 来源|Towards Data Science 这篇文章中，我们探讨从语音数据中提取的特征，以及基于这些特征构建模型的不同方法。 语音数字(Spoken digits)数据集是Tensorflow语音数据集的一个子集，它包括数字0-9之外的其他录音。在这里，我们只
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摘要：作者|Bipin Krishnan P 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 Francois Chollet写的《Deep Learning with Python》一书让我进入了深度学习的世界。从那时起我就爱上了Keras的风格。 Keras是我的第一个框架，然后是T
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摘要：作者|Rahul Agarwal 编译|Flin 来源|towardsdatascience 每当我开始一个新的项目时，我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。 从安装Anaconda开始，最后为Pytorch和Tensorflow创建不同的环境，这样它们就不会相互干扰。而在这中间，你不可避免地
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摘要：作者|PRATEEK JOSHI 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 概述 你对智慧城市的想法感到兴奋吗？如果是的话，你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的 在深入实现部分之前，我们将首先了解如何检测视频中的移动目标 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器
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摘要：作者|Richmond Alake 编译|Flin 来源|towardsdatascience 我不会绘画，但是机器学习可以… 介绍 我不是艺术鉴赏家，但是我觉得上面的画看起来不错。 我也不是画家，但是到本文结尾，我将创建一个图像，其绘画风格与上图相似。 本文将介绍以下内容： 神经风格迁移的描述 神
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摘要：作者|Mandy Gu 编译|Flin 来源|towardsdatascience Logistic回归，通过估计事件发生的对数概率来对事件发生的概率进行建模。如果我们假设对数比值和 j 个自变量之间存在线性关系，那么我们可以将事件发生的概率p建模为： 你可能注意到未指定对数底。对数的底数其实并不重
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摘要：作者|Krunal Kshirsagar 编译|Flin 来源|Medium 什么是SLAM？ 即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，简写成SLAM），用于环境模型（map）的并行构建，以及在其中移动的机器人的状态估算。换句话说，SLAM为你
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摘要：作者|Andre Ye 编译|Flin 来源|towardsdatascience 通常，数据科学家会建立一个图像识别模型，观察其准确性，如果足够高，就表示工作完成了。自从我13岁开始学习机器学习，我就一直不明白这一点。为什么要花费所有的时间来建立最好的模型——只是为了满足于一个数字? 在本文中，我
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摘要：作者|Peter Yu 编译|Flin 来源|towardsdatascience 最近，我一直在寻找方法来加快我的研究和管理我的实验，特别是围绕着写训练管道和管理实验配置文件这两个方面，我发现这两个新项目叫做PyTorch Lightning和Hydra。PyTorch Lightning可以帮助
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摘要：作者|Kelvin Lee 编译|Flin 来源|towardsdatascience 获得对正则化的直观认识 在机器学习中，正则化是一种用来对抗高方差的方法——换句话说，就是模型学习再现数据的问题，而不是关于问题的潜在语义。与人类学习类似，我们的想法是构建家庭作业问题来测试和构建知识，而不是简单的
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摘要：作者|Aparna Dhinakaran 编译|Flin 来源|towardsdatascience 部署健壮的、可扩展的机器学习解决方案仍然是一个非常复杂的过程，需要大量的人力参与，并做出很多努力。因此，新产品和服务需要很长时间才能上市，或者在原型状态下就被放弃，从而降低了行业内的对它的兴趣。那么
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摘要：作者|Alvira Swalin 编译|VK 来源|Medium 第一部分主要讨论回归度量 在后现代主义的世界里，相对主义以各种各样的形式，一直是最受欢迎和最受诟病的哲学学说之一。相对主义认为，没有普遍和客观的真理，而是每个观点都有自己的真理。 在这篇文章中，我将根据目标和我们试图解决的问题来讨论每
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摘要：作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 我们有多少次尝试将一个值与一个范围进行比较，结果却不令人满意？ Excel是最常用的数据可视化工具，因为全球有超过12亿人在使用Excel。尽管如此，Excel在数据可视化方面有局限性。解决这些局限性的方法是Tableau。
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摘要：作者|RAM DEWANI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 效率已成为及时完成工作的关键因素。一个人不应该花超过合理的时间去完成事情。尤其是当任务涉及基本编码时。使用Pandas库能节省你的时间。 Pandas是一个开源包。它有助于用Python语言执行数据分析和数据操作。
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摘要：作者|Devyanshu Shukla 编译|Flin 来源|medium 在这篇文章中，我们将讨论关于语言模型（LM）的所有内容 什么是LM LM的应用 如何生成LM LM的评估 介绍 NLP中的语言模型是计算句子（单词序列）的概率或序列中下一个单词的概率的模型。即 句子的概率： 下一个单词的概率
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摘要：作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Data Science Pandas是一个python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它具有强大的功能，以及他简单的语法和灵活性。 在这篇文章中，我将举例来解释20个常用的
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摘要：作者|Kumar Shubham 编译|VK 来源|Towards Data Science 你可能之前有见过有人使用Python语言构建闹钟，帮助他唤醒或提醒他一个重要的会议。 这些都是很简单，没有任何智能，他们所做的只是播放你设置的闹钟音乐，或者随机选择一个YouTube视频或歌曲来播放。 所以
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摘要：作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 决策树分类器是一种有监督的学习模型，在我们关心可解释性时非常有用。 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据 决策树是处理分类问题的常用算法之一。 为了更好地理解它，让我们看看下面的例子。 决策树通
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摘要：作者|Dehao Zhang 编译|VK 来源|Towards Data Science 暂时，想象一下你不是一个花卉专家（如果你是专家，那对你很好！）。你能区分三种不同的鸢尾属植物吗？刚毛鸢尾属，花色鸢尾属和维吉尼亚鸢尾属（setosa, versicolor, virginica）？ 我知道我不
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摘要：作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 目标检测技术是当今计算机视觉领域的发展趋势。在场景图像和视频中，有许多方法被用来检测物体。在资源和执行时间方面，每种技术都有自己的优势和局限性。检测视频中的物体也需要大量的技术知识和资源。 因此，人们
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摘要：作者|Marcelo Rovai 编译|VK 来源|Towards Data Science 免责声明 本研究是为X光图像中COVID-19的自动检测而开发的，完全是为了教育目的。由于COVID-19没有经过专业或学术评估，最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的COVID-19的诊断系统，。
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摘要：作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag 人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。 当它们在体系结构中有多个隐藏层时，它们被称为深度自编码器。这些模型可以应用于包括图
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摘要：介绍 在深度学习黑客竞赛中表现出色的技巧（或者坦率地说，是任何数据科学黑客竞赛） 通常归结为特征工程。 当您获得的数据不足以建立一个成功的深度学习模型时，你能发挥多少创造力？ 我是根据自己参加多次深度学习黑客竞赛的经验而谈的，在这次深度黑客竞赛中，我们获得了包含数百张图像的数据集——根本不足以赢得甚
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摘要：作者|DR. VAIBHAV KUMAR 编译|VK 来源|Analytics In Diamag PyTorch通过提供大量强大的工具和技术，一直在推动计算机视觉和深度学习领域的发展。 在计算机视觉领域，基于深度学习的执行需要处理大量的图像数据集，因此需要一个加速的环境来加快执行过程以达到可接受的
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摘要：作者|Antoine Champion 编译|VK 来源|Towards Data Science 机器学习和深度学习一直是业界的热门话题。品牌领先于功能，导致深度学习在许多人工智能应用中被过度使用。 这篇文章将提供对约束求解的快速理解，这是一个强大但未被充分利用的方法，可以解决人工智能和其他计算机
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