Пошук по тегу #машинне навчання
Побудова моделей розподілу видів (Species Distribution Models, SDMs) є важливим етапом в дослідженні екологічних систем. Ці моделі дозволяють оцінювати взаємозв’язки між присутністю/відсутністю видів та середовищними змінними, що допомагає у прогнозуванні розподілу видів в просторі та…
Побудова моделі машинного навчання для класифікації зображень, таких як розпізнавання котів і собак, є звичайним завданням, яке може демонструвати потужність і гнучкість сучасних алгоритмів. Однак, коли ми приступаємо до оптимізації наших моделей за допомогою інструментів,…
Створення Android додатка, який запускає модель TFLite в фоновому режимі, є важливим завданням для багатьох розробників. Такий додаток може мати широкі застосування, від моніторингу та аналізу даних до розпізнавання об’єктів на відеозаписах або в реальному…
Проблема ефективного використання генеративно-суперечливих мереж (GAN) для аугментації даних часових рядів у задачі класифікації активностей людини є актуальною в контексті розвитку області машинного навчання та розпізнавання образів. Часові ряди, що виникають у таких задачах, мають…
Квантильна регресія є важливим інструментом в аналізі даних, особливо коли мова йде про прогнозування розподілу цільової змінної, а не лише її середнього значення. Вона дає можливість оцінювати різні квантилі (наприклад, медіану, нижній чи верхній квартиль),…
Google’s Gemma – це одна з перспективних моделей нейронних мереж, яка привертає увагу дослідників та розробників у сфері машинного навчання. Вона відрізняється своєю потужністю та ефективністю у багатьох завданнях, що стосуються аналізу даних, класифікації, передбачення…
Використання будь-яких матеріалів, розміщених на сайті, дозволяється лише за умови обов'язкового гіперпосилання на сторінку voz.city, на якій розміщений матеріал.
