Perguntas com a marcação «machine-learning»

Para perguntas relacionadas ao aprendizado de máquina (ML), que é um conjunto de métodos que podem detectar padrões automaticamente nos dados e, em seguida, usar os padrões descobertos para prever dados futuros ou para executar outros tipos de tomada de decisão sob incerteza (como planejar como para coletar mais dados). O ML é geralmente dividido em aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. O aprendizado profundo é um subcampo da ML que usa redes neurais artificiais profundas.





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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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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 …






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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 …

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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 …


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