Пошук по тегу #машинне навчання

Пошук по тегу #машинне навчання

Побудова моделей розподілу видів за допомогою байєсовської оптимізації у R

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…

8 Березня 2024 в 00:43
Оптимізація використання пам’яті при класифікації зображень: погляд на GridSearchCV та SVC

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,…

7 Березня 2024 в 20:38
Реалізація Android додатка з використанням TFLite моделі в фоновому режимі

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…

7 Березня 2024 в 17:48
Використання генеративно-суперечливих мереж для аугментації даних часових рядів у задачі класифікації активностей людини

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…

6 Березня 2024 в 22:51
Як реалізувати квантильну регресію в XGBoost версії 1.6.2

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),…

3 Березня 2024 в 16:09