Learn more about Classification

让我们来探索迁移学习…

有许多对迁移学习进行描述的定义——它本质上涉及利用预训练模型的知识来解决新问题使用迁移学习有很多好处...

从感知器到Adaline

在之前的文章中,我试图解释可能是有史以来存在的最基本的二元分类器 - 罗森布拉特的感知器理解这个算法具有教育价值,它可以...

释放ChatGPT AI-1:构建一个先进的基于LLM的系统

介绍 本文涉及使用ChatGPT AI-1基于LLM(大型语言模型)构建系统。预期读者已经熟悉Prompt工程的基础知识。为了理解相关概念...

僧侶的疾病侦探:AI 强化的植物健康指南

介绍 农业是我们文明的命脉,为全球数十亿人提供食物和滋养。然而,这个重要的产业面临着一个无情的敌人:植物疾病。这些微观...

类别不平衡:从SMOTE到SMOTE-NC和SMOTE-N

在之前的故事中,我们解释了幼稚的随机过采样和随机过采样示例(ROSE)算法的工作原理更重要的是,我们还定义了类别不平衡问...

孪生网络的介绍和实现

介绍 孪生网络提供了一种有趣的分类方法,只需一个示例即可实现准确的图像分类。这些网络采用了一种称为对比损失的概念来衡量...

使用Hugging Face Transformers创建BERT嵌入

介绍 Transformer最初是为了将文本从一种语言转换为另一种语言而创建的。BERT对我们研究和处理人类语言的方式产生了很大的影...

UNET架构综合指南 | 图像分割的掌握

介绍 在令人兴奋的计算机视觉领域中,图像包含许多秘密和信息,区分和突出显示物品至关重要。图像分割是将图像分割为有意义的...

了解机器学习分类问题的不同性能指标

在机器学习的背景下,我们可以将性能指标视为一个测量工具,它告诉我们训练模型的好坏通常,“准确率”被认为是一种标准的衡量...