Машинное обучение, искусственный интеллект

Python. Машинное обучение. Продолжение 3.

Продолжим изучать машинное обучение на Python. На прошлом уроке мы при помощи модели поиска дефектов и модели пикселей пытались исправить испорченную картинку. Кратко напомню суть эксперимента: при помощи модели дефектов ищем дефектный пиксель и при помощи модели пикселя предсказываем, какой там должен быть пиксель. Дефектный пиксель заменяем на тот, что должен быть. В итоге у… read more »

Python. Машинное обучение. Продолжение 2.

Продолжим изучать машинное обучение на Python. На прошлом уроке мы написали модель поиска дефектов. Теперь используя эту модель, найдём дефект и заменим его на нормальный пиксель при помощи модели, разработанной на уроке Python. Машинное обучение. Напомню кратко модель: мы в обучающую выборку загоняем окружения дефектных точек, точнее, цвета тех точек, которые находятся вокруг данной точки…. read more »

Python. Машинное обучение. Продолжение.

Продолжим изучать машинное обучение с использованием языка Python. На прошлом уроке мы попробовали прогнать изображение через модель «Случайный лес» (Random Forest). На вход подавали точки из скользящего окна. Теперь попробуем применить машинное обучение для восстановления картинки. Итак, пусть у нас есть вот такая вот испорченная картинка: Как мы ее восстановим? Создадим модель, которая найдет нам… read more »

Python. Сравнение изображений при помощи OpenCV

В этой статье мы займемся задачей сравнений изображений при помощи библиотеки OpenCV на Python. Вы ни разу не задавались вопросам, как Гугл находит похожие изображения? Действительно, как? Самый простой способ – это сжать картинку до маленького размера и уже потом сравнить попиксельно полученные мини изображение. Вот в этой статье http://robocraft.ru/blog/computervision/537.html описывается похожий способ. Давайте воспроизведем… read more »

Python. Машинное обучение.

На этом уроке мы с вами научимся использовать машинное обучение при помощи Python для восстановления поврежденного изображения. Для начала проведем небольшой эксперимент. Берем картинку, например, вот такую: И попробуем загнать в модель машинного обучения окружения точек, точнее, цвета тех точек, которые находятся вокруг данной точки. Напомню, что цвет точки – это числа от 0 до… read more »

Python. Анализ данных. PANDAS

В языке Python существует множество библиотек для анализа данных, включая предобработку данных, Big Data, статистический анализ. Мы начнем свое знакомства с удивительным миром анализа  данных с библиотеки PANDAS, которая осуществляет их предобработку. Итак, допустим, у нас имеются некоторые данные в формате  CSV. Чтобы их загрузить, в библиотеке есть функция read_csv. Рассмотрим пример:

Данная программа прочитает… read more »

Пишем нейросеть на Python. Часть 2

На прошлом уроке мы начали писать нейросеть на Python. Напомню что уже разработали: ·        Класс нейрона. ·        Три передаточных функции («как есть», «сигмоида» и «пороговая функция») ·        Простой тестовый пример. А сейчас напишем целую нейросеть, которая будет обучаться через генетический алгоритм. Но сначала немного теории. Как можно обучить нейронную сеть? В случае одного нейрона используем… read more »

Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 3. Главы 5-7.

Авторы: Круз Холке holk.cruse@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Шиллинг Мальте malte.schilling@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Источник: http://open-mind.net/papers/mental-states-as-emergent-properties-from-walking-to-consciousness# Перевод с английского Шуравин А. П. Предыдущая часть Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 2 (Главы 2-4) 5. Семантическая сеть и память восприятия До этого момента в нашей сети мы имели дело только с… read more »

История Искусственного Интеллекта

ОГЛАВЛЕНИЕ СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1. ПРЕДЫСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 2. ИСТОРИЯ РАЗРАБОТКИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 3. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 4. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ВВЕДЕНИЕ Актуальность исторического исследования. Одним из приоритетных направлений исследования в области Computer Science (Компьютерных наук) является искусственный интеллект. Это важно потому, что люди не совершенны. Они устают,… read more »

Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 2 (Главы 2-4)

Авторы: Круз Холке holk.cruse@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Шиллинг Мальте malte.schilling@uni-bielefeld.de Университет Билефельда, Билефельд, Германия Источник: http://open-mind.net/papers/mental-states-as-emergent-properties-from-walking-to-consciousness# Перевод с английского Шуравин А. П. Начало Психические состояния как эмерджентные свойства. От Походки до Сознания. Часть 1 (введение)   2. Walknet. ReaCog является расширением системы управления, которая была реализована на нейронной сети. Основная система была названа Walknet…. read more »

Sidebar