Domande taggate «machine-learning»

Per domande relative all'apprendimento automatico (ML), che è un insieme di metodi in grado di rilevare automaticamente modelli nei dati e quindi utilizzare i modelli scoperti per prevedere i dati futuri o eseguire altri tipi di processi decisionali in condizioni di incertezza (come pianificare come per raccogliere più dati). La ML è generalmente divisa in apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo. Il deep learning è un sottocampo di ML che utilizza reti neurali artificiali profonde.

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Rileva l'area di attenzione visiva in un'immagine
Sto cercando di rilevare l' area di attenzione visiva in una determinata immagine e ritagliare l'immagine in quella zona. Ad esempio, data un'immagine di qualsiasi dimensione e un rettangolo di dimensioni LxW come input, vorrei ritagliare l'immagine nell'area di attenzione visiva più importante. Sto cercando un approccio all'avanguardia per questo. …
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Quale algoritmo di apprendimento automatico può essere utilizzato per identificare modelli in un set di dati delle prestazioni della cache di una CPU?
Ho bisogno di un algoritmo di machine learning per identificare i pattern in un set di dati (salvato in un file CSV) che contiene i dettagli delle prestazioni della cache di una CPU. Più specificamente, il set di dati contiene colonne come Readhits, Readmisso Writehits. I modelli identificati dall'algoritmo dovrebbero …
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Gli algoritmi di apprendimento profondo rappresentano metodi basati su ensemble?
A breve sull'apprendimento profondo (come riferimento) : Il deep learning è un ramo dell'apprendimento automatico basato su una serie di algoritmi che tentano di modellare astrazioni di alto livello nei dati utilizzando un grafico profondo con più livelli di elaborazione, composto da più trasformazioni lineari e non lineari. Varie architetture …
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Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per distinguere tra piccole differenze nei dettagli tra le immagini?
Mi chiedevo se gli algoritmi di machine learning (CNNs?) Possano essere usati / addestrati per distinguere tra piccole differenze nei dettagli tra le immagini (come lievi differenze nelle tonalità del rosso o di altri colori, o la presenza di piccoli oggetti tra immagini altrimenti molto simili? )? E quindi classificare …
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Nassim Taleb ha ragione sull'intelligenza artificiale che non è in grado di prevedere con precisione determinati tipi di distribuzioni?
Quindi Taleb ha due euristiche per descrivere in genere le distribuzioni di dati. Uno è il Mediocristan, che in pratica significa cose che si trovano su una distribuzione gaussiana come altezza e / o peso delle persone. L'altro si chiama Extremistan, che descrive una distribuzione più simile a Pareto o …
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Vale ancora la pena imparare oggi Lisp nel particolare contesto dell'apprendimento automatico? [chiuso]
Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 17 giorni fa . Lisp è stato originariamente creato come una pratica notazione matematica per …
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Come si potrebbe eseguire il debug, comprendere o correggere il risultato di una rete neurale?
Sembra alquanto controverso affermare che gli approcci basati su NN stanno diventando strumenti piuttosto potenti in molte aree dell'IA - sia nel riconoscere e decomporre le immagini (facce al confine, scene di strada nelle automobili, decisioni in situazioni incerte / complesse o con dati parziali). Quasi inevitabilmente, alcuni di quegli …
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Esistono altri modelli di apprendimento automatico oltre a Reinforcement Learning e Q Learning per giocare ai videogiochi?
L'universo di OpenAI utilizza algoritmi RL e ho sentito parlare di alcuni progetti di addestramento di giochi che utilizzano l'apprendimento Q, ma ce ne sono altri che vengono utilizzati per padroneggiare / vincere i giochi? Gli algoritmi genetici possono essere usati per vincere in una partita?
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Applicazioni del teorema di Bayes
Come viene usato il teorema di Bayes nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico? Come studente del liceo scriverò un saggio al riguardo, e voglio essere in grado di spiegare il teorema di Bayes, il suo uso generale e come viene utilizzato in AI o ML.
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Qual è la differenza tra i neuroni iperbolici tangenti e sigmoidi?
Due funzioni di attivazione comuni utilizzate nell'apprendimento profondo sono la funzione tangente iperbolica e la funzione di attivazione sigmoidea. Capisco che la tangente iperbolica è solo un riscalamento e una traduzione della funzione sigmoide: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1. Esiste una differenza significativa tra queste due funzioni di attivazione, e …
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