Публикации по теме 'data'
[Интеллектуальный анализ данных] Выбор функций
Проклятие многомерности : по мере роста количества измерений требуется все больше и больше примеров.
Отображение и визуализация данных разброса . Для отображения данных нам нужны 2 или 3 измерения данных.
Две основные стратегии снижения измерений
Выбор : выберите лучшие функции и удалите остальные. Трансформация : создайте новые функции, которые обобщают комбинации исходных функций.
Две стратегии выбора признаков
Фильтрация: оцените важность и оставьте самую важную...
Скрытый технический долг в системах машинного обучения — резюме
Область машинного обучения и искусственного интеллекта развивается быстро, и эта статья была опубликована несколько лет назад, но обсуждаемые темы по-прежнему актуальны и важны. Итак, пришло время опубликовать этот старый черновик моей статьи.
Технический долг в разработке программного обеспечения — это понесенные долгосрочные затраты, связанные с быстрым внедрением и развертыванием. Этот долг значительно замедляет деятельность по обслуживанию и улучшению.
Системы машинного..
Исследовательские работы на основе метода AdaBoost, часть 2 (машинное обучение)
Обнаружение движущихся транспортных средств с использованием AdaBoost и функции Haar-Like в видео наблюдениях ( arXiv )
Автор: Мохаммад Махди Могими , Марьям Найери , Маджид Пурахмади , Мохаммад Казем Могими
Выдержка: обнаружение транспортных средств — это технология, целью которой является обнаружение и отображение размера транспортного средства на цифровых изображениях. В этой технологии транспортные средства обнаруживаются в присутствии других объектов, таких как..
Все, что вам нужно знать о временных рядах. Часть 2: Прогнозирование с помощью модели AR
Разве не прекрасно быть программистом? Вы можете иметь возможность знать будущее или, по крайней мере, быть как можно ближе к его знанию.
Введение
В предыдущей части этого курса мы заложили хорошую основу для построения модели, которая может прогнозировать для нас некоторые будущие ценности. И это именно то, что мы будем делать в этой части.
Первое, что нам нужно, — это некоторые данные временных рядов, которые будут использоваться для нашего прогноза. Есть много мест, таких как..
Начало работы с алгоритмами аппроксимации, часть 1 (искусственный интеллект)
Оценка производительности алгоритмов аппроксимации для задачи двухвершинного сильносвязного подграфа минимального размера ( arXiv)
Автор : Аззам Хабиб
Аннотация: Джабери [7] представил алгоритмы аппроксимации для задачи вычисления 2-вершинного сильно двусвязного подграфа минимального размера в ориентированных графах. Мы реализовали алгоритмы аппроксимации, представленные в [7], и протестировали реализацию на некоторых графах. Экспериментальные результаты показывают, что эти..
API3: Амазонка данных и ее интеграция с Web3.0.
API3: Амазонка данных и ее интеграция с Web3.0.
API — это аббревиатура от Application Programming Interface, который представляет собой программный посредник, позволяющий двум приложениям взаимодействовать друг с другом. Это очевидно во взаимодействии между пользователем, пытающимся получить в режиме реального времени обновления результатов футбольного матча, или покупателем, пытающимся забронировать столик на ужин в модном ресторане. API принимает запрос пользователя, возвращает..
DataUnions как общественное благо
Это последняя экосистема, которая нужна человечеству — она дает нам возможность вносить свой вклад в ИИ и робототехнику с помощью данных, улучшать данные с помощью человеческих навыков, а также позволяет участникам получать прибыль от данных, необходимых для этой технологии. Мы хотим дать каждому возможность использовать свои данные для лучшего будущего и собственной выгоды. Этот проект создает ответственные и беспристрастные данные, а также алгоритмы ИИ, которые создаются и принадлежат..
