Публикации по теме 'research'


OpenAI Whisper расшифровывает Rant Янника Килчера о ложной «открытости» в исследованиях машинного обучения
«Еще одна вещь, на которую я хочу обратить внимание в начале, — это их огромное внимание к открытости. Они написали в Твиттере, о, мы открываем исходный код этих моделей. И на протяжении всей этой статьи они просто продолжают повторять это, например, насколько они открыты. О, мы выпустили это для сообщества. Где это? Я не могу найти это прямо здесь. Вы знаете, мы предоставили это сообществу открыто и бесплатно, с открытым исходным кодом и так далее. Что они делают, так это..
Your Daily AI Research tl;dr — 2022–07–29 🧠
Перевод визуального руководства LEGO в машиноисполняемый план, 3D-лидарная реконструкция и предсказанные DeepMind структуры почти всех каталогизированных белков, известных науке… Добро пожаловать в ваш официальный ежедневный исследовательский tl;dr (часто с кодом и новостями) для профессионалов в области ИИ…
Your Daily AI Research tl;dr 2022–07–05 🧠
Добро пожаловать в ваш официальный ежедневный исследовательский tl;dr (часто с кодом и новостями) для энтузиастов ИИ, где я делюсь самыми интересными статьями, которые я нахожу ежедневно, а также краткое резюме, которое поможет вам быстро определить, является ли статья (и код) стоит исследовать. Я…
Обнаружение аномалий в промышленном оборудовании с помощью звуковых сигналов
Обнаружение аномалий — одна из областей применения современных методов машинного обучения. Основная цель состоит в том, чтобы отличить аномальные события от нормальных событий, отсюда и термин «аномалия». Эта тема широко исследуется, и к настоящему времени в литературе было выявлено множество методов. Этот блог прольет свет на обнаружение аномалий в промышленном оборудовании на основе звуковых сигналов. Набор данных, используемый в этом исследовании, представляет собой набор звуковых..
Как использовать Streamlit для преобразования ошибочно идентифицированных дат из Excel в обновленные имена генов
Веб-инструмент Gene Updater, созданный Streamlit для сохранения целостности и воспроизводимости научных данных. Когда данные об экспрессии гена открываются в Excel, некоторые из символов гена будут автоматически преобразованы в термины даты. Например, «СЕПТ1»…
Промышленность и академические круги объединяются для улучшения результатов технического обслуживания с помощью машинного обучения
DINGO - мировой лидер в предоставлении решений по профилактическому обслуживанию для ресурсоемких отраслей. Благодаря партнерству с QUT компания DINGO достигла бизнес-результатов в течение 2–3 месяцев, используя разработку машинного обучения, чтобы улучшить масштаб и влияние своих возможностей прогнозного обслуживания. The LABS берет интервью у Гэри Фуше, вице-президента DINGO по исследованиям и разработкам. На каком этапе компания решает, что ей нужна помощь? DINGO..
Изучение и обобщение - понимание эффективного BackProp, часть 1
Введение С тех пор, как я начал изучать различные фундаментальные концепции в обширной области машинного обучения, я начал сталкиваться с некоторыми невероятными исследовательскими работами, которые просто увлекли меня, чтобы погрузиться в них глубже. 'Efficient BackProp' Янна Лекуна, Леона Ботто, Женевьев Орр , и Клаус-Роберт Мюллер - одна из таких работ, которая побудила меня написать о ней больше в попытке понять ее лучше. Учитывая, что я относительно новичок в этой области, я..