«machine-learning» 태그된 질문

텍스트 입력을 사용하고 몇 가지 범주를 기억하고 그에 따라 질문에 대답하는 봇을 훈련하고 싶습니다. 버전 2.0 외에도 봇이 음성 입력에 응답하도록 만들고 싶습니다. 동일한 머신 러닝 / AI 알고리즘 중 어떤 것이 가능합니까? 알려주세요.

11 machine-learning  algorithm  chat-bots 

AI가 언어를 가르 칠 수있는 방법을 생각할 수 없다는 것을 깨달았을 때 AI와 그 작동 방식에 대해 생각했습니다. 어린이는 언어와 그림을 대상과 연관시켜 언어를 배우는 경향이 있습니다 (예 : 개 주변에있는 동안 "개"라는 단어를 말하는 사람들은 나중에 사람들이 "개"와 "차"라고 말하고 " "등을 의미합니다.) 그러나 텍스트 기반 AI는 어떠한 입력 …

11 machine-learning  natural-language-processing 

나는 컴퓨터 공학에 대한 배경 지식을 가지고 있으며 인간의 생각을 모방하기 위해 더 나은 알고리즘을 개발하고 있습니다. (내가 가장 좋아하는 것 중 하나는 언어 처리 및 의사 결정에 적용되는 아날로그 모델링입니다.) 그러나 조사를 많이할수록 AI가 얼마나 복잡한 지를 더 많이 깨닫게 됩니다. 이 분야에서 많은 문제를 해결하려고 노력했지만 때로는 바퀴를 …

11 machine-learning 

최근에 특정 자원에 대한 지출에 대한 비용 분석을 위해 문제를 해결하고있었습니다. 나는 보통 분석에서 몇 가지 수동 결정을 내리고 그에 따라 계획합니다. 엑셀 형식의 빅 데이터 세트와 수백 개의 열로 다양한 시간 프레임 및 유형 (기타 다양한 상세 사용)에서 리소스 사용을 정의합니다. 또한 지난 4 년간의 데이터, 실제 리소스 사용량 …

11 neural-networks  machine-learning  datasets  feature-selection 

데이터의 노이즈를 증가시키는 것이 네트워크의 학습 능력을 향상시키는 데 도움이됩니까? 차이를 만들거나 해결중인 문제에 따라 달라 집니까? 일반화 프로세스에 전반적으로 어떤 영향을 미칩니 까?

11 neural-networks  machine-learning  statistical-ai  generalization 

머신 러닝을 배우고 자하는 학생으로서, 공부를 시작하는 방법과 최신 상태를 유지하는 방법을 알고 싶습니다. 예를 들어, 저는 RL 및 MAB 문제에 대해 기꺼이 노력하고 있지만 이러한 주제에 대한 거대한 문헌이 있습니다. 또한 이러한 주제는 AI 및 ML, 운영 연구, 제어 공학, 통계 등과 같은 다른 커뮤니티의 연구원이 연구합니다. 매주이 주제에 …

11 machine-learning  reinforcement-learning  research  markov-decision-process 

최적화 프로그램 ( )을 사용하고 단일 채널 오디오 소스 분리 작업을 수행 하는 auto-encoder네트워크를 훈련하고 있습니다 . 학습률을 한 요인 씩 감퇴시킬 때마다 네트워크 손실이 급격히 증가한 다음 학습률이 다음 감퇴 할 때까지 감소합니다.Adamamsgrad=TrueMSE loss 네트워크 구현 및 교육에 Pytorch를 사용하고 있습니다. Following are my experimental setups: Setup-1: NO learning …

11 machine-learning  deep-learning  optimization  autoencoders  loss-functions 

나는 길이 (100k 샘플 이상)의 진실을 가진 차량의 큰 데이터 세트를 가지고 있습니다. 차량 길이를 측정 / 추정하기 위해 딥 네트워크를 훈련시킬 수 있습니까? 심층 신경망을 사용한 물체 크기 추정과 관련된 논문을 보지 못했습니다.

10 machine-learning  deep-learning  computer-vision 

CAD 모델의 설계 기능 (예 : 슬롯, 보스, 구멍, 포켓, 계단)을 식별 할 수있는 신경망을 개발하려고합니다. 네트워크에 사용하려는 입력 데이터는 anxn 행렬입니다 (여기서 n은 CAD 모델의면 수입니다). 행렬에서 오른쪽 위 삼각형의 '1'은 두면 사이의 볼록한 관계를 나타내고 왼쪽 아래 삼각형의 '1'은 오목한 관계를 나타냅니다. 두 위치에서 모두 0은면이 인접하지 않음을 …

10 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

개발중인 인공 지능 에이전트 인 Viv를 살펴 보았습니다 . 내가 이해 한 바에 따라이 AI는 새 코드를 생성하고 사용자의 쿼리를 기반으로 코드를 실행할 수 있습니다. 궁금한 점은이 AI가 쿼리를 기반으로 코드를 생성하는 방법을 배울 수 있다는 것입니다. 이 프로세스에는 어떤 종류의 기계 학습 알고리즘이 포함됩니까? 내가 고려한 한 가지는 프로그램의 …

10 neural-networks  machine-learning  deep-learning  ai-design  natural-language-processing 

인공 지능의 맥락에서 특이점은 재귀적인 자기 개선이 가능한 인공 일반 지능 의 출현을 의미하며, 기술 특이점을 달성 한 직후에 한계를 알 수없는 인공 초 지능 (ASI)의 출현으로 이어진다. . 따라서 이러한 초 지능 기술은 우리가 해결할 수없는 문제를 해결할 수있을 것입니다. 인공 지능의 미래 발전에 대한 여론 조사에 따르면 : …

10 machine-learning  philosophy  singularity  cognitive-science 

ReLU, S 자형 또는 탄탄\tanh. 활성화 기능을 혼합하면 어떻게됩니까? 최근 Google에서 (x * sigmoid) Swish 활성화 기능을 개발했습니다. 활성화 기능을 변경하여 XOR 문제와 같은 작은 신경망 문제에서 정확도를 높일 수 있습니까?

10 neural-networks  machine-learning  activation-function  relu  sigmoid 

심층 신경망 및 기타 신경망 기반 모델은 컴퓨터 비전, 객체 분류, 강화 학습 등과 같은 현재의 많은 영역을 지배하고있는 것으로 보입니다. SVM (또는 다른 모델)이 여전히 최신 결과를 생성하는 도메인이 있습니까?

10 machine-learning  svm  state-of-the-art 

오토 인코더 는 나중에 재구성하기 위해 입력의 압축 된 표현을 배우는 신경망으로, 차원 축소에 사용될 수 있습니다. 그것들은 인코더와 디코더 (별도의 신경망이 될 수 있음)로 구성됩니다. 차원 축소는 데이터가 희박 해지고 "통계적 유의성"을 얻는 것이 더 어려운 차원의 저주와 관련된 문제를 처리하거나 완화하기 위해 유용 할 수 있습니다. 따라서 자동 …

10 machine-learning  autoencoders  dimensionality-reduction  curse-of-dimensionality 

나는이 특정 게임을위한 엔진이 아직 없기 때문에 현재 카드 게임을하기 위해 엔진을 작성하고 있습니다. 나중에 게임에 신경망을 도입하고 게임을 배우기를 바랍니다. AI 플레이어에게 도움이되는 방식으로 엔진을 작성하고 있습니다. 선택 지점이 있으며 해당 지점에 유효한 옵션 목록이 표시됩니다. 무작위 선택은 게임을 할 수 있습니다 (아직 좋지는 않지만). 신경망 (주로 NEAT 및 …

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