Распознавание аномалий в гидрометеорологических полях с помощью сверточных нейронных сетей |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-06-16 21:46 В этом видео мы рассмотрим на практике задачу поиска аномалий в климатических полях методами машинного обучения. В частности, обсудим, как работать с многомерными динамическими данными в подобных задачах, а также какие методы из области машинного и глубокого обучения могут нам в этом помочь. В качестве прикладного примера мы покажем, как решали подобную задачу поиска аномалий в результатах моделирования климата Арктики при помощи сверточных нейронных сетей. Мастер-класс проведен в рамках дня открытых двереТелеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|