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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Quais benefícios podem ser obtidos com a aplicação da Rede Neural Convolucional em vez da CNN comum?
Que benefícios podemos obter com a aplicação da Rede Neural Convolucional Graph em vez da CNN comum? Quero dizer, se podemos resolver um problema pela CNN, qual é a razão pela qual devemos converter o Graph Convolutional Neural Network para resolvê-lo? Existem exemplos, ou seja, os trabalhos podem ser exibidos …
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Qual algoritmo de aprendizado de máquina pode ser usado para identificar padrões em um conjunto de dados do desempenho do cache de uma CPU?
Preciso de um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar padrões em um conjunto de dados (salvo em um arquivo CSV) que contenha detalhes do desempenho do cache de uma CPU. Mais especificamente, o conjunto de dados contém colunas como Readhits, Readmissou Writehits. Os padrões que o algoritmo identifica devem …
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Os algoritmos de aprendizado profundo representam métodos baseados em conjuntos?
Pouco sobre aprendizado profundo (para referência) : O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível nos dados usando um gráfico profundo com várias camadas de processamento, compostas por várias transformações lineares e não lineares. Várias …
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Os algoritmos de aprendizado de máquina (CNNs) podem ser usados ​​/ treinados para diferenciar pequenas diferenças nos detalhes entre as imagens?
Eu queria saber se os algoritmos de aprendizado de máquina (CNNs?) Podem ser usados ​​/ treinados para diferenciar pequenas diferenças de detalhes entre imagens (como pequenas diferenças em tons de vermelho ou outras cores, ou a presença de pequenos objetos entre imagens muito semelhantes? )? E depois classificar imagens com …
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Nassim Taleb está certo sobre a IA não ser capaz de prever com precisão certos tipos de distribuição?
Portanto, o Taleb tem duas heurísticas para descrever geralmente as distribuições de dados. Um deles é o mediocristão, que basicamente significa coisas que estão em uma distribuição gaussiana, como altura e / ou peso das pessoas. O outro é chamado de Extremistão, que descreve uma distribuição mais parecida ou com …
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Como depurar, entender ou corrigir o resultado de uma rede neural?
Parece bastante incontroverso dizer que as abordagens baseadas em NN estão se tornando ferramentas bastante poderosas em muitas áreas da IA ​​- seja reconhecendo e decompondo imagens (rostos na fronteira, cenas de rua em automóveis, tomada de decisão em situações complexas ou incertas ou com dados parciais). Quase inevitavelmente, alguns …
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Aplicações do Teorema de Bayes
Como o Teorema de Bayes é usado em inteligência artificial e aprendizado de máquina? Como estudante do ensino médio, escreverei um ensaio sobre o assunto e quero poder explicar o Teorema de Bayes, seu uso geral e como ele é usado em IA ou ML.
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Qual é a diferença entre os neurônios tangentes hiperbólicos e sigmóides?
Duas funções de ativação comuns usadas no aprendizado profundo são a função tangente hiperbólica e a função de ativação sigmóide. Entendo que a tangente hiperbólica é apenas um redimensionamento e tradução da função sigmóide: tanh( z) = 2 σ( z) - 1tanh⁡(z)=2σ(z)-1 1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1. Existe uma diferença …
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