Публикации по теме 'dataset'
Что такое ортогонализация в машинном обучении
Одна из проблем при создании систем машинного обучения заключается в том, что есть так много вещей, которые вы можете попробовать, так много вещей, которые вы можете изменить. Включая, например, так много гиперпараметров , которые вы можете настроить так, чтобы достичь требуемого уровня производительности.
Одна из вещей, которые я заметил, касается самых эффективных людей, занимающихся машинным обучением, - они очень хорошо понимают, что настраивать, чтобы попытаться достичь одного..
Новый набор данных OCR для мобильных устройств
Новый набор данных OCR для мобильных устройств
Это резюме исследования - лишь одно из многих, которые еженедельно распространяются в информационном бюллетене для ученых в области ИИ. Чтобы начать получать еженедельную рассылку , зарегистрируйтесь здесь .
Современные приложения камеры для мобильных устройств могут захватывать высококачественные изображения, так что их можно использовать для оцифровки печатных документов и автоматической расшифровки их содержания. Коммерческие..
Учебное пособие по MNIST с API набора данных Tensorflow
Первоначально опубликовано в моем личном блоге по адресу http://cjalmeida.net/post/tensorflow-mnist/
Это первая статья из серии о моих экспериментах с инструментами глубокого обучения. Я собираюсь создать проект Tensorflow для классификации классического набора данных MNIST. Но я не использую обычные методы feed_dict или очереди — в мире полно сообщений о них. Я собираюсь использовать Dataset API и немного обсудить его. Полный код этого поста доступен на GitHub .
Зависимости..
Генерация набора данных ML.NET для распознавания символов
Генерация набора данных ML.NET для распознавания символов
В предыдущей статье я показал, как можно распознавать рукописные числа с помощью ML.NET . При наличии подготовленного набора данных сам процесс не вызывает проблем. Однако его отсутствие может стать проблемой. В этой статье я рассказываю, как можно подготовить наборы данных для распознавания символов.
Конечно, для получения полезного датасета нужно было бы подсадить реальных людей, которые рисовали бы чары, на основе..
Крупномасштабная база данных для обучения графическому представлению
Что такое обучение представлению графа?
В евклидовом пространстве мы можем легко определить класс объекта, взглянув на его соседей (см. правую половину рисунка 1). Однако при работе с графическими данными, как мы сравниваем графики?
Это ключевой вопрос, который изучается десятилетиями. Однако недавнее появление графических данных во многих научных областях вызвало повышенный интерес к разработке новых методов представления графов, которые могут лучше кодировать структурированную..
Wine Review PT8 — Подготовить набор данных — ML
Введение
В part7 мы знаем, что нам нужно предварительно обработать данные перед обучением нашей модели. Мы определим функцию для загрузки набора данных и сделаем следующее.
Удалите повторяющиеся данные, заполните недостающие данные и удалите образцы, связанные с определенным сортом (виноградом), у которого недостаточно образцов для обучения. Обработка естественного языка Кодировать цель (сорт/виноград), которая также известна как этикетка
Кроме того, мы определим еще одну..
Доступно 3 общедоступных набора данных для глубокого обучения
Поскольку мы стараемся каждую неделю держать вас в курсе новых наборов данных, которые стали общедоступными на нашей платформе , вот краткий список того, что было добавлено за последнее время.
Набор данных TACO Trash
Возможно, вы читали эту статью на прошлой неделе о том, как мы можем создать детектор мусора, помогающий очищать океаны. Набор данных, используемый в этом проекте, называется Набор данных Taco Trash Dataset , и его особенностью является чрезвычайно точная сегментация..
