Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Повысьте качество любого видео — Объяснение AI Video Enhancer.
Алгоритмы, которые ИИ использует для «волшебного» увеличения частоты кадров и качества любого видео.
Вы когда-нибудь натыкались на старое музыкальное видео на YouTube и видели слова «РЕМАСТЕРИРОВАНО В HD! ДО 4K!» в описании? Вы будете удивлены, увидев качество «обновленного» видео по сравнению с предыдущим, заставив себя задаться вопросом: «Как это работает?»
Старые кадры каким-то образом были улучшены. Но как это было возможно? Вы не могли отправиться в прошлое, чтобы..
Базовое обнаружение улыбки с использованием OpenCV и DLIB
В этой статье мы реализуем базовый детектор улыбки, основанный на геометрии расположения лицевых ориентиров.
Базовое обнаружение эмоций заключается в анализе геометрии ориентиров на лице. В случае улыбки расстояние между уголками рта увеличивается. Несмотря на то, что у разных людей размер рта разный, вы можете нормализовать этот показатель, разделив его на расстояние между челюстями и получив общее соотношение, которое можно использовать с разными объектами.
Как только мы обнаружим..
Сравнение глубокого обучения и машинного обучения с упором на углубленное изучение
Машинное обучение и глубокое обучение — две важные концепции в обширной области искусственного интеллекта. Несмотря на то, что они обычно используются взаимозаменяемо, это не одно и то же. Машинное обучение и глубокое обучение являются подмножествами искусственного интеллекта, но у них есть определенные характеристики, которые отличают их друг от друга. Машинное обучение фокусируется на создании алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы, а глубокое обучение — это..
16 моделей НЛП с открытым исходным кодом для анализа настроений; Один поднимается на вершину
Знакомство с 16 моделями и более глубокое знакомство с Flair
Анализ настроений - это процесс количественной оценки и классификации мнений, выраженных в письменном тексте; на протяжении многих лет я также слышал, как это называют анализом мнений, искусственным интеллектом эмоций и текстовой аналитикой. Как правило, результаты анализа тональности можно использовать для обоснования бизнес-решений, например, какие продукты продвигать, как улучшить обслуживание клиентов или какой контент..
Цепочка рассуждений
Как мультимодальная цепочка рассуждений может улучшить модели больших языков, а также ваши подсказки ChatGPT
Модель генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT), которая в настоящее время используется ChatGPT, стала одной из самых популярных доступных языковых моделей, демонстрируя беспрецедентную точность и беглость генерации естественного языка. Но всегда есть способ сделать что-то лучше.
OpenAI раздвинул границы обработки естественного языка и технологии связи с..
Обзор книги: Практическое машинное обучение с помощью Scikit-learn и TensorFlow
Практическое машинное обучение с помощью Scikit-learn, Tensorflow и Keras , вероятно, является одной из самых популярных книг по машинному обучению (если не самой). Я только что закончил его недавно, и мне он так понравился, что я подумал, что стоит написать об этом рецензию на книгу. Если вы не знакомы с этой книгой, то это производственная книга О’Рейли (что означает, что качество контента отличное), и она предназначена для новичков в области машинного обучения. Он включает в себя..
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ПОВТОРНОЙ КОМИССИИ ПАЦИЕНТОВ С СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ Архишман Сатпати
ПРИМЕЧАНИЕ — ВСЕ СОДЕРЖИМОЕ НИЖЕ ЗАЩИЩЕНО СТРОГИМ АВТОРСКИМ ПРАВОМ. НИ ОДНА ИЗ ЭТОГО НЕ ДОЛЖНА БЫТЬ РЕПЛИКИРОВАНА, КОПИРОВАНА ИЛИ ИСПОЛЬЗОВАНА ГДЕ-НИБУДЬ БЕЗ НАДЛЕЖАЩЕГО УКАЗАНИЯ НА МЕНЯ, ИЛИ ИНЫЕ ПРЕТЕНЗИИ НА АВТОРСКИЕ ПРАВА МОГУТ БЫТЬ ПРЕДЪЯВЛЕНЫ НЕЗАВИСИМО ОТ МЕСТА ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ:
Прогнозировать вероятность повторной госпитализации пациентов с сердечной недостаточностью в течение 30 дней после выписки из стационара.
СБОР И ПОДГОТОВКА ДАННЫХ:
Я получил..
