Inteligência artificial machine-learning

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Os mecanismos de pesquisa são considerados IA?

Os mecanismos de pesquisa são considerados IA por causa da maneira como analisam o que você procura e se lembra? Ou como eles enviam anúncios do que você pesquisou recentemente? Isso é considerado IA ou apenas inteligente?

16 machine-learning philosophy definitions

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Por que a entropia cruzada se tornou a função de perda padrão de classificação e não a divergência de Kullbeck Leibler?

A entropia cruzada é idêntica à divergência KL mais a entropia da distribuição do alvo. KL é igual a zero quando as duas distribuições são iguais, o que me parece mais intuitivo do que a entropia da distribuição de destino, que é a entropia cruzada de uma correspondência. Não estou …

15 machine-learning classification

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Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Alguém pode me explicar a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? É possível aprender um aprendizado profundo sem conhecer o aprendizado de máquina?

15 machine-learning deep-learning comparison

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Por que o C ++ parece menos utilizado na IA?

Eu só quero saber por que os engenheiros do Machine Learning e os programadores de IA usam linguagens como python para executar tarefas de IA e não C ++, mesmo que C ++ seja tecnicamente uma linguagem mais poderosa que python.

15 neural-networks machine-learning python data-science c++

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Redes neurais invariantes de permutação

Dada uma rede neural fff que recebe como entrada nnn pontos de dados: x1,…,xnx1,…,xnx_1, \dots, x_n . Dizemos que fff é permutação invariável se f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x1...xn)=f(pi(x1...xn))f(x_1 ... x_n) = f(pi(x_1 ... x_n)) para qualquer permutação pipipi . Alguém poderia recomendar um ponto de partida (artigo, exemplo ou outro artigo) para redes …

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Quando o aprendizado profundo é um exagero?

Por exemplo, para classificar e-mails como spam, vale a pena - de uma perspectiva de tempo / precisão - aplicar aprendizado profundo (se possível) em vez de outro algoritmo de aprendizado de máquina? O aprendizado profundo tornará desnecessários outros algoritmos de aprendizado de máquina como o ingênuo Bayes ?

14 machine-learning deep-learning classification applications comparison

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As regras de processamento de informações da psicologia da Gestalt ainda são usadas na visão computacional hoje?

Décadas atrás, havia e há livros em visão de máquina, que ao implementar várias regras de processamento de informações da psicologia da gestalt, obtiveram resultados impressionantes com pouco código ou hardware especial na identificação de imagens e processamento visual. Esses métodos estão sendo usados ou trabalhados hoje? Houve algum progresso …

14 machine-learning algorithm computer-vision

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Que função de ativação o cérebro humano usa?

O cérebro humano usa uma função de ativação específica? Eu tentei fazer alguma pesquisa e, como é um limiar para saber se o sinal é enviado através de um neurônio ou não, soa muito como ReLU. No entanto, não consigo encontrar um único artigo confirmando isso. Ou é mais como …

13 neural-networks machine-learning brain

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Como escolher uma função de ativação?

Escolho a função de ativação para a camada de saída, dependendo da saída necessária e das propriedades da função de ativação que conheço. Por exemplo, eu escolho a função sigmóide quando estou lidando com probabilidades, uma ReLU quando estou lidando com valores positivos e uma função linear quando estou lidando …

13 neural-networks machine-learning math activation-function

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Por que você não vê camadas de evasão nos exemplos de aprendizado por reforço?

Eu estive estudando o aprendizado por reforço e, especificamente, brincando com a criação de meus próprios ambientes para usar com o OpenAI Gym AI. Estou usando agentes do projeto stable_baselines para testar com ele. Uma coisa que notei em praticamente todos os exemplos de RL é que nunca parece haver …

13 machine-learning reinforcement-learning overfitting dropout

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Quais são algumas táticas para o reconhecimento de mídias feitas artificialmente?

Com a crescente capacidade de criar fotos falsas, mordidas de som falsas e vídeos falsos, torna-se um problema crescente com o reconhecimento do que é real e do que não é. Mesmo agora, vemos vários exemplos de aplicativos que criam mídias falsas por pouco custo (consulte Deepfake , FaceApp , …

12 machine-learning image-recognition pattern-recognition deepfakes

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Como funcionam as redes contraditórias generativas?

Estou lendo sobre redes contraditórias generativas (GANs) e tenho algumas dúvidas sobre isso. Até agora, entendo que em uma GAN existem dois tipos diferentes de redes neurais: uma é gerativa ( GGG ) e a outra discriminativa ( DDD ). A rede neural generativa gera alguns dados que a rede …

12 neural-networks machine-learning deep-learning generative-adversarial-networks

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Design AI para análise de arquivos de log

Estou desenvolvendo uma ferramenta de IA para encontrar erros de equipamentos conhecidos e encontrar novos padrões de falha. Estou usando uma biblioteca JavaScript Event drops para mostrar os dados de maneira suave, mas meu trabalho e minhas dúvidas reais são como treinar a IA para encontrar o conhecido padrões e …

12 machine-learning ai-design training

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As redes residuais profundas devem ser vistas como um conjunto de redes?

A questão é sobre a arquitetura de redes residuais profundas ( ResNets ). O modelo que conquistou o 1º lugar no "Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala 2015" (ILSVRC2015) nas cinco faixas principais: Classificação ImageNet: Redes ultra-profundas (cotação Yann) de 152 camadas Detecção ImageNet: 16% melhor que o 2º …

12 neural-networks machine-learning deep-network deep-learning pattern-recognition

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Para que servem todos os diferentes tipos de redes neurais?

Encontrei a seguinte folha de dicas para redes neurais (folhas de dicas para IA, redes neurais, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e big data ). Para que são usados todos esses tipos diferentes de redes neurais? Por exemplo, quais redes neurais podem ser usadas para regressão ou classificação, quais podem …

11 neural-networks machine-learning deep-learning applications

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