Создайте сверточную нейронную сеть, которая классифицирует дорожные знаки. 20 июля 2017 г., автор: Thomas Tracey , изначально размещено на Github В этом посте рассматривается моя работа над вторым проектом программы Udacity Self-Driving Car Nanodegree . Моя цель - помочь другим студентам и специалистам, которые находятся на ранних этапах развития интуиции в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). С учетом сказанного имейте в виду, что по..

Веб-разработка прошла долгий путь от статической визуализации до сложных одностраничных приложений (SPA) и даже более современных прогрессивных веб-приложений (PWA) . SPA позволили реализовать сложную бизнес-логику в веб-приложении, а PWA пошли еще дальше, работая без активного подключения к Интернету, как собственные приложения для Android / iOS / настольных компьютеров. В этом блоге я хочу показать вам, как мы можем еще больше расширить границы веб-приложения, обучив глубокую..

Результаты показывают, что модели, основанные на генерирующих состязательных сетях, лучше, чем сверточные нейронные сети, при классификации классов земного покрова за пределами обучающего набора данных. Автор: Хамед Алемохаммад , исполнительный директор и главный специалист по обработке данных, и Адитья Кулкарни , бывший стажер по машинному обучению в Radiant Earth Foundation Во многих приложениях контролируемого машинного обучения (ML), которые используют наблюдения Земли (EO),..