Вопросы с тегом «machine-learning»

Для вопросов, связанных с машинным обучением (ML), который представляет собой набор методов, которые могут автоматически обнаруживать шаблоны в данных, а затем использовать непокрытые шаблоны для прогнозирования будущих данных или для выполнения других видов принятия решений в условиях неопределенности (например, планирование как собрать больше данных). ОД обычно делят на контролируемое, неконтролируемое и подкрепляющее обучение. Глубокое обучение - это подполе ML, в котором используются глубокие искусственные нейронные сети.

3
Поиск по дереву Монте-Карло квалифицируется как машинное обучение?
Насколько я понимаю, алгоритм поиска дерева Монте-Карло (MCTS) является альтернативой минимаксному поиску дерева узлов. Он работает, выбирая ход (как правило, тот, у которого больше шансов быть лучшим), а затем выполняя случайную игру на ходу, чтобы посмотреть, каков будет результат. Этот процесс продолжается в течение выделенного времени. Это не похоже на …
3
Определить область визуального внимания на изображении
Я пытаюсь определить область визуального внимания на данном изображении и обрезать изображение в этой области. Например, учитывая изображение любого размера и прямоугольник, скажем, размера LxW в качестве входных данных, я хотел бы обрезать изображение до наиболее важной области визуального внимания. Я ищу современный подход к этому. У нас есть какие-нибудь …
5
Какой алгоритм машинного обучения можно использовать для определения шаблонов в наборе данных о производительности кэша ЦП?
Мне нужен алгоритм машинного обучения для определения шаблонов в наборе данных (сохраненном в CSV-файле), который содержит подробную информацию о производительности кэша ЦП. Более конкретно, набор данных содержит столбцы , как Readhits, Readmissили Writehits. Шаблоны, которые определяет алгоритм, должны быть полезны следующими способами. помочь пользователю повысить производительность рабочей нагрузки в следующий …
2
Представляют ли алгоритмы глубокого обучения ансамблевые методы?
Коротко о глубоком обучении (для справки) : Глубокое обучение - это раздел машинного обучения, основанный на наборе алгоритмов, которые пытаются моделировать абстракции высокого уровня в данных с использованием глубокого графа с несколькими уровнями обработки, состоящими из нескольких линейных и нелинейных преобразований. Различные архитектуры глубокого обучения, такие как глубокие нейронные сети, …
2
Можно ли использовать алгоритмы машинного обучения для различения небольших различий в деталях между изображениями?
Мне было интересно, можно ли использовать / обучать алгоритмы машинного обучения (CNN?), Чтобы различать небольшие различия в деталях между изображениями (например, небольшие различия в оттенках красного или других цветов или наличие небольших объектов между очень похожими изображениями? )? А затем классифицировать изображения на основе этих различий? Если это сложная задача …
1
Прав ли Нассим Талеб в том, что ИИ не может точно предсказать определенные типы распределений?
Таким образом, у Талеба есть две эвристики для общего описания распределения данных. Одним из них является Mediocristan, что в основном означает вещи, которые находятся в распределении Гаусса, такие как рост и / или вес людей. Другой называется Extremistan, который описывает распределение, более похожее на Парето или с толстым хвостом. Примером …
1
Что такое интуитивное объяснение того, как работает Google AutoML?
Недавно я прочитал, что Google разработал новый ИИ, в который каждый может загружать данные, и он будет мгновенно генерировать модели, то есть модель распознавания изображений, основанную на этих данных. Может кто-нибудь объяснить мне подробно и интуитивно, как работает этот ИИ?
2
Стоит ли изучать Lisp сегодня в особом контексте машинного обучения? [закрыто]
Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 19 дней назад . Изначально Лисп создавался как практическая математическая нотация для компьютерных программ, на которую повлияла …
1
Как можно отладить, понять или исправить результат нейронной сети?
Кажется довольно спорным сказать, что подходы, основанные на NN, становятся довольно мощными инструментами во многих областях ИИ - будь то распознавание и разложение изображений (лица на границе, уличные сцены в автомобилях, принятие решений в неопределенных / сложных ситуациях или с частичными данными). Почти неизбежно, некоторые из этих применений перерастут в …
3
Приложения теоремы Байеса
Как теорема Байеса используется в искусственном интеллекте и машинном обучении? Будучи старшеклассником, я напишу эссе об этом и хочу объяснить теорему Байеса, ее общее использование и то, как она используется в ИИ или МЛ.
1
Существуют ли другие модели машинного обучения, кроме Reinforcement Learning и Q Learning, для видеоигр?
OpenAI Universe использует алгоритмы RL, и я слышал о некоторых проектах по обучению игре, использующих Q learning, но есть ли другие, которые используются для освоения / победы в играх? Можно ли использовать генетические алгоритмы для победы в игре?
2
В чем разница между гиперболическим касательным и сигмовидными нейронами?
Две общие функции активации, используемые в глубоком обучении, - это функция гиперболического тангенса и функция активации сигмовидной кишки. Я понимаю, что гиперболический тангенс - это просто изменение масштаба и перевод сигмоидальной функции: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1, Есть ли существенная разница между этими двумя функциями активации и, в частности, когда …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.