네, 물론입니다 ))) " if , then , else " 의 도움으로 사진이 어떻게 인식되는지 보고 싶습니다 또는 음성이 생성되면 하드코어 )) 하지만 진지하게, 당신은 말도 안되는 소리를 하고 있습니다!
분명히 이해되지 않았습니다. Finereader는 ns 없이 인식합니다. 쥐의 뇌 활동에 대한 연구는 90년대의 행동보다 0.5초 앞서 쥐가 할 행동을 결정했습니다. ns가 체스에서 이기고 MO로 컴퓨터가 무적 상태가 되었을 때 이러한 이벤트는 더 중요하기는 했지만 다루지 않았습니다. 10년 전에 만난 인식 여권 작업. 정상적으로 인식됩니다. 잠깐만, 철도 매표소에 여권 인식 뉴스가 설치되지 않습니다 .... 비즈니스보다 과대 광고가 있습니다.
발레리 야스트렘스키 : 분명히 이해되지 않았습니다. Finereader는 ns 없이 인식합니다. 쥐의 뇌 활동에 대한 연구는 90년대의 행동보다 0.5초 앞서 쥐가 할 행동을 결정했습니다. ns가 체스에서 이기고 MO로 컴퓨터가 무적 상태가 되었을 때 이러한 이벤트는 더 중요하기는 했지만 다루지 않았습니다. 10년 전 만난 인식여권 작품. 정상적으로 인식됩니다. 잠깐만, 철도 매표소에 여권 인식 뉴스가 설치되지 않습니다 .... 비즈니스보다 과대 광고가 있습니다.
이게 다 오해에서 비롯된 건데.... 과대 광고가 많이 필요한 이유는 과대 광고가 필요하기 때문에 과대 광고가 필요한 이유는 인력이 없기 때문에 관심을 불러일으켜야 하거나, 오히려 가지도 않는 무의미한 바이오매스에 스마트폰 없는 화장실.
그리고 90년대의 작업을 오늘날의 작업과 비교하는 것도 어리석은 일입니다. 어떻게 여권 인식을 자동차 운전과 통과하는 물체 인식을 대조할 수 있습니까? 또는 YouTube에서 비디오 주제의 인식? 또는 인간의 말을 생성? 30년이 흘렀고, 과제는 수천 배는 더 어려워지고 해결되고 있으며, 90년대의 불행한 여권에 대해 이야기하고 있지만 90년대에 그대로 남아 있었습니다.
그리고 90년대의 작업을 오늘날의 작업과 비교하는 것도 어리석은 일입니다. 어떻게 여권 인식을 자동차 운전과 통과하는 물체 인식을 대조할 수 있습니까? 또는 YouTube에서 비디오 주제의 인식? 또는 인간의 말을 생성? 30년이 흘렀고, 과제는 수천 배는 더 어려워지고 해결되고 있으며, 90년대의 불행한 여권에 대해 이야기하고 있지만 90년대에 그대로 남아 있었습니다.
나는 동의하지 않습니다. 작업은 처음부터 이해해야 하며 발생 기록과 솔루션이 도움이 됩니다. MO 알고리즘은 90년대 이전에 Fortran 77과 동일한 cat boost에서 주로 공식화 및 구현되었습니다. 오늘날 도구, 전원 및 소프트웨어에 대한 접근성이 더 높아졌습니다. 인식 작업은 하나의 알고리즘에 따라 진행됩니다. 이것은 성경 세트, 목록 작성, 비교입니다. 수량과 속도만 변경됩니다(카탈로그의 검색 방법도 중요하지만 중요하지 않음). 첫 번째 해시는 갈릴레오에 의해 발명되었습니다)))
이전에는 10K가 컸지만 오늘날에는 집에서 100GB를 구현할 수 있습니다. 오늘날 GA를 최적화하기 위해 전체 검색 및 전체 패스 열거를 수행할 수 있는 권한이 필요하지 않다면)))))
Подробности Опубликовано: 31.05.2020 00:27 Автор: Пресс-служба ОЭЗ Просмотров: 193 В кассах Федеральной пассажирской компании РЖД по всей России установлены программно-аппаратные комплексы распознавания паспорта гражданина РФ для автоматического ввода данных покупателей билетов на поезда дальнего следования. Разработка резидента ОЭЗ «Дубна»...
새로운 신호의 생성에 에너지를 보내는 것이 좋습니다 .. IMHO ...
신호가 양호하면 극한값을 예측할 수도 있습니다. 약 400개, 10개 정도의 모델이 있지만 수십 배는 더 필요하고 훈련 샘플은 > 100GB에 도달할 수 있습니다. 주석))) 그런 능력이 없다...
예측 변수가 많을 때(특히 부스팅 중인 경우 과적합이 시작됨) 0.01%의 샘플에서만 활성화된 잎이 나타납니다. 이는 분명히 쓰레기입니다.
따라서 두 가지 방향으로 작업하는 것이 중요합니다. 즉, 모델의 구조 및 사전/사후 데이터 처리로 인해 모델을 개선하는 방법과 새로운 예측자를 추가하는 방법을 찾는 것입니다.
이전에 실험을 위해 보낸 데이터에는 아무 일도 일어나지 않았습니까?
나는 그 EA를 지금 실제 계정 에 넣었고 다른 문제가 있음을 알았습니다. 예를 들어 한도 한도가 완전히 채워지지 않았으며 시장이 얇아졌습니다. 큰 미끄러짐 ...
예측변수가 많으면 재훈련이 시작되고,
시작되지 않으면 교차 검증 + 추가가 있습니다. 테스트를 위한 샘플링.
그리고 재교육은 단지 5%의 유용한 정보를 전달하는 표지판이 있고 그 중 70%를 짜내고 싶지만 단순히 존재하지 않는다는 사실 때문입니다. 유용한 정보가 없습니다 ..
이것은 많은 표시가 필요합니다.
0.01%의 샘플에서만 활성화된 잎사귀가 나타납니다. 이것은 분명히 쓰레기입니다.
예를 들어 손으로 거래할 때 차트를 보고 다른 시간대에 몇 가지 패턴을 보고 결정을 내린 다음 작은 시간 범위로 이동하여 진입점을 찾은 다음 정확한 순간을 기다렸다가 입력합니다. 뭐였지? 이것은 정보 압축입니다.
1) 다른 시간 프레임 및 패턴 - 압축
2) 작은 TF, 진입점 - 압축
3) 진입 순간 - 압축
결과적으로 샘플에 비하면 0.01%도 아니고 0.001%도 되지 않을텐데 이 쓰레기 를 옳지 않다고 생각하는거야?
이전에 실험을 위해 보낸 데이터에는 아무 일도 일어나지 않았습니까?
어떤 데이터로? 내가 뭐 놓친 거 없니..
시작되지 않으면 교차 검증 + 추가가 있습니다. 테스트를 위한 샘플링.
확인할 수 있지만 훈련에는 영향을 미치지 않습니다.
그리고 재교육은 단지 5%의 유용한 정보를 전달하는 표지판이 있고 그 중 70%를 짜내고 싶지만 단순히 존재하지 않는다는 사실 때문입니다. 유용한 정보가 없습니다 ..
각 예측 변수가 유용한 정보의 5%를 전달한다면 이것은 이미 좋은 것입니다. 아니면 얼마를 기대하십니까? 일반적으로 유틸리티를 어떻게 정의합니까? 샘플의 모든 대상 평균값과의 편차에서 진행합니다.
예를 들어 손으로 거래할 때 차트를 보고 다른 시간대에 몇 가지 패턴을 보고 결정을 내린 다음 작은 시간 범위로 이동하여 진입점을 찾은 다음 정확한 순간을 기다렸다가 입력합니다. 뭐였지? 이것은 정보 압축입니다.
1) 다른 시간 프레임 및 패턴 - 압축
2) 작은 TF, 진입점 - 압축
3) 진입 순간 - 압축
결과적으로 샘플에 비하면 0.01%도 아니고 0.001%도 되지 않을텐데 이 쓰레기 를 옳지 않다고 생각하는거야?
아니요, 이미 사고, 직관이 될 것이지만 시스템은 아닙니다.
어떤 데이터로? 내가 뭐 놓친 거 없니..
링크 .
네, 물론입니다 ))) " if , then , else " 의 도움으로 사진이 어떻게 인식되는지 보고 싶습니다 또는 음성이 생성되면 하드코어 )) 하지만 진지하게, 당신은 말도 안되는 소리를 하고 있습니다!
Finereader는 ns 없이 인식합니다.
언젠가 직원과의 인터뷰에서 신경망이 "가난한 사람들을 위한 차별적 분석"이라고 말한 것을 읽은 적이 있습니다.
언젠가 직원과의 인터뷰에서 신경망이 "가난한 사람들을 위한 차별적 분석"이라고 말한 것을 읽은 적이 있습니다.
링크 .
아아아아아아아아아아아아아아ㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏ"
분명히 이해되지 않았습니다. Finereader는 ns 없이 인식합니다. 쥐의 뇌 활동에 대한 연구는 90년대의 행동보다 0.5초 앞서 쥐가 할 행동을 결정했습니다. ns가 체스에서 이기고 MO로 컴퓨터가 무적 상태가 되었을 때 이러한 이벤트는 더 중요하기는 했지만 다루지 않았습니다. 10년 전 만난 인식여권 작품. 정상적으로 인식됩니다. 잠깐만, 철도 매표소에 여권 인식 뉴스가 설치되지 않습니다 .... 비즈니스보다 과대 광고가 있습니다.
이게 다 오해에서 비롯된 건데.... 과대 광고가 많이 필요한 이유는 과대 광고가 필요하기 때문에 과대 광고가 필요한 이유는 인력이 없기 때문에 관심을 불러일으켜야 하거나, 오히려 가지도 않는 무의미한 바이오매스에 스마트폰 없는 화장실.
그리고 90년대의 작업을 오늘날의 작업과 비교하는 것도 어리석은 일입니다. 어떻게 여권 인식을 자동차 운전과 통과하는 물체 인식을 대조할 수 있습니까? 또는 YouTube에서 비디오 주제의 인식? 또는 인간의 말을 생성? 30년이 흘렀고, 과제는 수천 배는 더 어려워지고 해결되고 있으며, 90년대의 불행한 여권에 대해 이야기하고 있지만 90년대에 그대로 남아 있었습니다.
그리고 90년대의 작업을 오늘날의 작업과 비교하는 것도 어리석은 일입니다. 어떻게 여권 인식을 자동차 운전과 통과하는 물체 인식을 대조할 수 있습니까? 또는 YouTube에서 비디오 주제의 인식? 또는 인간의 말을 생성? 30년이 흘렀고, 과제는 수천 배는 더 어려워지고 해결되고 있으며, 90년대의 불행한 여권에 대해 이야기하고 있지만 90년대에 그대로 남아 있었습니다.
나는 동의하지 않습니다. 작업은 처음부터 이해해야 하며 발생 기록과 솔루션이 도움이 됩니다. MO 알고리즘은 90년대 이전에 Fortran 77과 동일한 cat boost에서 주로 공식화 및 구현되었습니다. 오늘날 도구, 전원 및 소프트웨어에 대한 접근성이 더 높아졌습니다. 인식 작업은 하나의 알고리즘에 따라 진행됩니다. 이것은 성경 세트, 목록 작성, 비교입니다. 수량과 속도만 변경됩니다(카탈로그의 검색 방법도 중요하지만 중요하지 않음). 첫 번째 해시는 갈릴레오에 의해 발명되었습니다)))
이전에는 10K가 컸지만 오늘날에는 집에서 100GB를 구현할 수 있습니다. 오늘날 GA를 최적화하기 위해 전체 검색 및 전체 패스 열거를 수행할 수 있는 권한이 필요하지 않다면)))))
여권 정보) https://open-dubna.ru/ekonomika/9057-razrabotka-rezidenta-oez-dubna-sokrashchaet-ocheredi-v-kassakh-rzhd
약 $500의 비용(판매)에 사용되는 솔루션. AI를 사용하면 비용이 얼마나 드나요? 더 저렴하다고 생각하지 않습니다. 솔루션은 15년 이상되었습니다. 그건 그렇고, 주요 문제는 보호 그리드를 제거하는 것입니다))) 균질한 배경과 그리드에서 이들은 다른 작업입니다)
아아아아아아아아아아아아아아ㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏㅏ"
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사실 생각해보면 아이디어 자체가 실패이고 대차대조표가 아니라 좋은/나쁜 진입점을 분석하고 예측해야 합니다.