複数の画像やテキストの解釈 Machine learning - Section 170

METAのHiera:複雑さを減らして精度を高める

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...

dtreevizを使用して、信じられないほどの意思決定木の視覚化を作成する

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...

超幾何分布の理解

二項分布は、データサイエンスの内外でよく知られた分布ですしかし、あなたはその人気のないいところのいとこである超幾何分...

機械学習の解説:アルゴリズム、モデル、および応用の明らかにする

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AIの脅威:自動化された世界における見えない課題

この記事では、2023年に現れるAIの脅威、AIシステムのセキュリティーの複雑さ、そしてAI駆動の防御、規制、教育の重要性につ...

人間の理解と機械学習のギャップを埋める:説明可能なAIを解決策として

この記事は、説明可能なAI(XAI)の重要性、解釈可能なAIモデルを構築する上での課題、および企業がXAIモデルを構築するため...

予測の作成:Pythonにおける線形回帰の初心者ガイド

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

PyTorchを使った転移学習の実践ガイド

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...

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