上一页 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ··· 79 下一页
摘要: 了解最新的T恤图案背后的最新研究,该模型欺骗了先进的人体检测系统 作者|Param Raval 编译|Flin 来源|towardsdatascience 一个穿着特定类型的T恤的人如何使人身检测和人类监视系统看不见他?好吧,研究人员已经发现并利用了深度神经网络的致命弱点——一些最好的物体检测器(Y 阅读全文
posted @ 2020-10-19 22:04 人工智能遇见磐创 阅读(232) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|SHIPRA SAXENA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 总览 了解什么是分类数据编码 了解不同的编码技术以及何时使用它们 介绍 机器学习模型的性能不仅取决于模型和超参数,还取决于我们如何处理并将不同类型的变量输入模型。由于大多数机器学习模型仅接受数值变量,因此对分类变 阅读全文
posted @ 2020-10-18 14:49 人工智能遇见磐创 阅读(1563) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Chien Vu 编译|Flin 来源|towardsdatascience 背景与挑战📋 在现代深度学习算法中,对未标记数据的手工标注是其主要局限性之一。为了训练一个好的模型,我们通常需要准备大量的标记数据。在少数类和数据的情况下,我们可以使用带有标签的公共数据集的预训练模型,并使用你的数 阅读全文
posted @ 2020-10-18 14:39 人工智能遇见磐创 阅读(504) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 作者|Audhi Aprilliant 编译|VK 来源|Towards Datas Science 概述 对于这个项目,我们在2019年5月28-29日通过爬虫来使用Twitter的原始数据。此外,数据是CSV格式(逗号分隔),可以在这里下载。 https://github.com/audhiap 阅读全文
posted @ 2020-10-18 12:20 人工智能遇见磐创 阅读(467) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|GUEST BLOG 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 对象检测是计算机视觉社区中研究最广泛的主题之一。它已经进入了各个行业,涉及从图像安全,监视,自动车辆系统到机器检查的用例。 当前,基于深度学习的对象检测可以大致分为两类: 两级检测器,例如基于区域的CNN(R-C 阅读全文
posted @ 2020-10-17 15:31 人工智能遇见磐创 阅读(558) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Chris Padwick 编译|Flin 来源|medium 农业对你今天的生活有什么影响?如果你住在城市里,你可能会觉得你与生产你食物的农场和田地脱节了。农业是我们生活的一个核心部分,我们却常常认为这是理所当然的。 今天的农民面临着一个巨大的挑战 —— 用更少的土地养活日益增长的全球人口。 阅读全文
posted @ 2020-10-17 12:45 人工智能遇见磐创 阅读(518) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Saurabh Mhatre 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 互联网上有很多资源可以找到关于机器学习数据集的见解和训练模型,但是关于如何使用这些模型构建实际应用程序的文章很少。 因此,今天我们将通过首先使用hackathon中的数据集来训练视频游戏销售预测模型,然后 阅读全文
posted @ 2020-10-17 12:40 人工智能遇见磐创 阅读(616) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Muhammad Ardi 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 嘿!几个小时前我刚刚完成一个深度学习项目,现在我想分享一下我所做的事情。这一挑战的目标是确定一个人是否患有肺炎。如果是,则确定是否由细菌或病毒引起。好吧,我觉得这个项目应该叫做分类而不是检测。 换句话说,此 阅读全文
posted @ 2020-10-17 12:38 人工智能遇见磐创 阅读(1343) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Constantin Toporov 编译|Flin 来源|towardsdatascience 介绍 在有了将人工智能应用于体育项目方面的经历之后,我受到启发继续前进。家庭练习不足以成为我的目标,我的目标是团队比赛。 运动中的人工智能是一个很新的东西。这里有一些有趣的作品: 篮球 https 阅读全文
posted @ 2020-10-16 23:11 人工智能遇见磐创 阅读(675) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|LAKSHAY ARORA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 随着互联网的普及,我们现在正以前所未有的速度生成数据。因为执行任何类型的分析都需要我们从数据库中收集/查询必要的数据,所以选择正确的工具来查询数据变得至关重要。因此,我们无法想象使用SQL来处理如此大量的数 阅读全文
posted @ 2020-10-16 23:09 人工智能遇见磐创 阅读(1200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ··· 79 下一页