Data Secrets
Введение в Keras: Часть 1 Keras — это библиотека для языка программирования Python, которая предназначена для глубокого машинного обучения. Она позволяет быстрее создавать и настраивать модели — схемы, по которым распространяется и подсчитывается информация…
Введение в Keras: Часть 2
У Keras один из лучших примеров документации. Она представляет каждую функцию последовательно и очень подробно. Примеры кода также полезны и просты для понимания.
#Keras
У Keras один из лучших примеров документации. Она представляет каждую функцию последовательно и очень подробно. Примеры кода также полезны и просты для понимания.
#Keras
👍11🔥3❤2
ИИ проходит специализированные экзамены рентгенологов
Рентгенологи - это врачи-специалисты, которые используют сканирование для диагностики заболеваний, от сломанных костей до рака. Рентгенологи в Великобритании должны сдать экзамен "Стипендия Королевского колледжа радиологов" (FRCR) в рамках своей подготовки. В одной части этого экзамена стажеров-рентгенологов просят интерпретировать 30 рентгеновских снимков в течение 35 минут, и они должны получить >90% правильных результатов, чтобы сдать экзамен.
Публикация в рождественском выпуске BMJ, возглавляемая доктором Сьюзан Шелмердин из GOSH и доктором Джонатаном Уир-Макколлом из Кембриджского университета, впервые показывает, что инструмент ИИ также может сдать этот экзамен.
Коммерчески доступный инструмент ИИ был обучен наборам данных почти 1 миллиона рентгеновских снимков грудной клетки и костей и обучен выявлять семь ключевых проблем, включая сломанные кости и аномалии в легких.
10 сложных имитационных экспресс-опросов были оценены ИИ и 26 недавно квалифицированными радиологами. ИИ смог пройти половину пробных экзаменов, которые могли пройти рентгенологи, когда были включены только изображения, на которых был обучен ИИ.
Инструмент искусственного интеллекта также правильно идентифицировал 90,5% всех рентгеновских снимков, которые большинство рентгенологов также определили правильно. Когда ИИ был неправильным, он в основном (64,2%) помечал аномалию, которой там не было, ложноположительную, а не пропускал проблему.
Было около 10 рентгеновских снимков, в которых ИИ выявил аномалии, которые большинство обученных радиологов пропустили. Они часто были на изображениях конечностей, таких как руки и ноги, где есть много маленьких костей для оценки. Это говорит о том, что ИИ может быть особенно полезен для просмотра сканирований, которые занимают больше времени для оценки.
Рентгенологи - это врачи-специалисты, которые используют сканирование для диагностики заболеваний, от сломанных костей до рака. Рентгенологи в Великобритании должны сдать экзамен "Стипендия Королевского колледжа радиологов" (FRCR) в рамках своей подготовки. В одной части этого экзамена стажеров-рентгенологов просят интерпретировать 30 рентгеновских снимков в течение 35 минут, и они должны получить >90% правильных результатов, чтобы сдать экзамен.
Публикация в рождественском выпуске BMJ, возглавляемая доктором Сьюзан Шелмердин из GOSH и доктором Джонатаном Уир-Макколлом из Кембриджского университета, впервые показывает, что инструмент ИИ также может сдать этот экзамен.
Коммерчески доступный инструмент ИИ был обучен наборам данных почти 1 миллиона рентгеновских снимков грудной клетки и костей и обучен выявлять семь ключевых проблем, включая сломанные кости и аномалии в легких.
10 сложных имитационных экспресс-опросов были оценены ИИ и 26 недавно квалифицированными радиологами. ИИ смог пройти половину пробных экзаменов, которые могли пройти рентгенологи, когда были включены только изображения, на которых был обучен ИИ.
Инструмент искусственного интеллекта также правильно идентифицировал 90,5% всех рентгеновских снимков, которые большинство рентгенологов также определили правильно. Когда ИИ был неправильным, он в основном (64,2%) помечал аномалию, которой там не было, ложноположительную, а не пропускал проблему.
Было около 10 рентгеновских снимков, в которых ИИ выявил аномалии, которые большинство обученных радиологов пропустили. Они часто были на изображениях конечностей, таких как руки и ноги, где есть много маленьких костей для оценки. Это говорит о том, что ИИ может быть особенно полезен для просмотра сканирований, которые занимают больше времени для оценки.
❤19👍6⚡4🔥4
Введение в TensorFlow: Часть 3
Стохастичсекий градиентный спуск используются в нелинейных задач, в которых прямое решение задачи весьма затруднительно. Поэтому при оптимизации этот алгоритм весьма действенен. Однако, недостатком является то, что алгоритм застревает в локальных минимумах функции. Из-за этого нельзя с уверенностью сказать, что найденное решение - лучшее.
#TensorFlow
0 • 1
Стохастичсекий градиентный спуск используются в нелинейных задач, в которых прямое решение задачи весьма затруднительно. Поэтому при оптимизации этот алгоритм весьма действенен. Однако, недостатком является то, что алгоритм застревает в локальных минимумах функции. Из-за этого нельзя с уверенностью сказать, что найденное решение - лучшее.
#TensorFlow
0 • 1
🔥8👍5
Как объединить две фотографии в одну
Ostagram — нейросеть способная объединять две фотографии в одну. С помощью сервиса можно без проблем смешать два разных стиля и получите дополнительный инструмент для творчества.
Ostagram — нейросеть способная объединять две фотографии в одну. С помощью сервиса можно без проблем смешать два разных стиля и получите дополнительный инструмент для творчества.
👍23
SQL: Collation 💻
Определяет параметры сортировки базы данных или столбца таблицы либо операцию приведения параметров сортировки при использовании с выражением строки символов. Именем параметров сортировки может быть либо имя параметров сортировки Windows, либо имя параметров сортировки SQL.
#SQL
Определяет параметры сортировки базы данных или столбца таблицы либо операцию приведения параметров сортировки при использовании с выражением строки символов. Именем параметров сортировки может быть либо имя параметров сортировки Windows, либо имя параметров сортировки SQL.
#SQL
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🥰2
Бэггинг - технология классификации, использующая композиции алгоритмов, каждый из которых обучается независимо.
Бэггинг позволяет снизить процент ошибки классификации в случае, когда высока дисперсия ошибки базового метода
#Алгоритмы #Методы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19👏4🔥2🥰1
Полезные функции numpy 🖥
NumPy — библиотека для поддержки многомерных массивов; поддержки высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.
#Numpy
NumPy — библиотека для поддержки многомерных массивов; поддержки высокоуровневых математических функций, предназначенных для работы с многомерными массивами.
#Numpy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰9👍5
Глубокое обучение и теория графов 🤖
Нейронные сети - не единственные модели машинного обучения, имеющие графоподобную структуру:
⏺ Алгоритм K-средних
⏺ Алгоритм K-ближайших соседей
⏺ Решение Тресс
⏺ Случайные леса
⏺ Марковские цепи
Все перечисленные пункты либо структурированы как сами графы, либо выводят данные в виде графа.
Нейронные сети - не единственные модели машинного обучения, имеющие графоподобную структуру:
Все перечисленные пункты либо структурированы как сами графы, либо выводят данные в виде графа.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🥰4🔥3
Введение в Theano: вычисление значений многочлена
Theano — библиотека численного вычисления в Python. Вычисления в Theano выражаются NumPy-подобным синтаксисом и компилируются для эффективных параллельных вычислений как на обычных CPU, так и на GPU.
#Theano
Theano — библиотека численного вычисления в Python. Вычисления в Theano выражаются NumPy-подобным синтаксисом и компилируются для эффективных параллельных вычислений как на обычных CPU, так и на GPU.
#Theano
🔥10👍5👨💻2