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Anwendung von Bildverarbeitung und Ausdruck beim maschinellen Lernen
Anwendung von Bildverarbeitung und Ausdruck beim maschinellen Lernen
Wie werden Bilder auf Computern gespeichert?
Lassen Sie uns zunächst verstehen, wie Schwarzweißbilder im Binärformat auf einem Computer gespeichert werden. Computer verwenden ein Pixel, um die kleinste Einheit eines Bildes darzustellen, und jedes Pixel kann nur zwei Farben speichern: Schwarz oder Weiß. Der Computer stellt Schwarz als 0 und Weiß als 1 dar und ordnet dann den Farbwert jedes Pixels in eine Reihe von Binärzahlen ein, um das gesamte Schwarzweißbild zu speichern. Als nächstes schauen wir uns an, wie Farbbilder gespeichert werden.
Jedes Pixel im Bild wird durch einen numerischen Wert dargestellt, der als Pixelwert bezeichnet wird und die Helligkeits- oder Farbinformationen des Pixels darstellt. In Schwarzweißbildern liegen die Pixelwerte normalerweise zwischen 0 und 1, wobei 0 für Schwarz und 1 für Weiß steht.
Also jedes Bild im Computer wird in dieser Form gespeichert, darin befindet sich eine Zahlenmatrix, diese Matrix wird auch Kanal genannt.
Was ist eine Graustufenbilddarstellung?
Ein Graustufenbild ist ein monochromes Bild mit nur einer Farbe. Graustufenbilder enthalten keine Farbinformationen, sondern nur Graustufen. Graustufen sind nicht Schwarz und Weiß, sondern verschiedene Grautöne. Man nennt es also Graustufen.
Normale Graustufenbilder enthalten normalerweise 8 Bit/Pixel-Daten und haben 256 Graustufen. 12- oder 16-Bit/Pixel-Bilder werden häufig in der medizinischen Bildgebung und Astronomie verwendet.
Der Pixelwert eines Graustufen-Monochrombildes liegt zwischen 0 und 255, wobei 0 die dunkelste Farbe und 255 die hellste Farbe darstellt.
Wie werden Farbbilder auf dem Computer gespeichert?
Farbbilder bestehen aus drei Farben: Rot, Grün und Blau. Diese drei Farbkanäle sind in RGB-Reihenfolge angeordnet, um einen Stapel zu bilden. Auch moderne digitale Farbbilder folgen diesem Prinzip, da durch die Mischung dieser drei Grundfarben alle Farben erzeugt werden können.
Merkmalsextraktion von Bildern
Die Verarbeitung des dreidimensionalen Raums von Bildern wird manchmal komplex und überflüssig. Bei der Merkmalsextraktion kann die Komprimierung des Bildes in eine zweidimensionale Matrix den Verarbeitungsprozess vereinfachen. Dies kann durch Graustufenskalierung oder Binärisierung erreicht werden. Die Graustufenskalierung ist umfangreicher als die Binärisierung, da sie das Bild als Kombination verschiedener Graustufenintensitäten anzeigen kann. Durch die Binarisierung wird einfach eine Matrix erstellt, die aus Nullen und Einsen besteht.
Daher können bei der Ausführung von Computer Vision (CV)-Aufgaben beim maschinellen Lernen Funktionen durch Komprimierung extrahiert werden, beispielsweise durch Konvertierung in ein Graustufen- oder Binärformat.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung von Bildverarbeitung und Ausdruck beim maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
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In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
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Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
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Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
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Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Ist Flash Attention stabil? Meta und Harvard stellten fest, dass die Gewichtsabweichungen ihrer Modelle um Größenordnungen schwankten
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
Maschinelles Lernen in C++: Ein Leitfaden zur Implementierung gängiger Algorithmen für maschinelles Lernen in C++
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