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畳み込みニューラルネットワークは、20年以上にわたってコンピュータビジョンの分野を支配してきましたトランスフォーマーの登場により、それらは放棄されると考えられていましたしかし、多くの実践者は…

決定木モデルを視覚化できることは、モデルの説明可能性にとって重要であり、ステークホルダーがこれらのモデルに信頼を持つのに役立つことがあります

クラウドデータレイクは、すべてのタイプ（構造化および非構造化）のデータのスケーラブルで低コストなリポジトリとして、エンタープライズ組織に広く採用されています分析には多くの課題があります...

最も人気のある機械学習アルゴリズムである線形回帰について、その数学的直感とPythonによる実装をすべて学びましょう

この記事では、転移学習と呼ばれる技術を使用して、カスタム分類タスクに事前学習済みモデルを適応する方法を学びますPyTorchを使用した画像分類タスクで、Vgg16、ResNet50、およびResNet152の3つの事前学習済みモデルで転移学習を比較します

AIがトランスジェンダーに失敗している方法ジェンダー認識ソフトウェアの危険性、不適切な医療モデル、トランスフォビックなコンテンツの増幅

大規模言語モデル（LLM）はその能力を示し、世界中で話題になっています今や、すべての大手企業は洒落た名前を持つモデルを持っていますしかし、その裏にはすべてトランスフォーマーが動いています...

BEVの認識技術は、ここ数年で非常に進歩しました自動運転車の周りの環境を直接認識することができますBEVの認識技術はエンド・トゥ・エンドと考えることができます

私が初めて参加した「多業種のブレストセッション」から約3年が経ち、かつて野心的だと考えられていた機械学習の概念が、今では人事部門でも実現可能になっていることに驚かされています...

自律走行は、世界でも最も困難な運転の一つが既に存在する中国では、特に難しい課題です主に3つの要因が関係しています：動的...

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