[Most Recent Entries] [Calendar View]
Friday, June 18th, 2021
| Time | Event |
| 10:01a | [Перевод] Регрессия гауссовского процесса с самого начала К старту курса о машинном и глубоком обучении мы перевели статью о регрессии гауссовского процесса (далее GPR) — удивительно мощном классе алгоритмов машинного обучения, который, в отличие от многих современных моделей машинного обучения, в составлении прогнозов опирается на небольшое количество параметров. Поскольку GPR является (почти) непараметрической, она, даже при небольшом количестве данных, может эффективно применяться в решении широкого спектра задач обучения с учителем. С помощью передовых фреймворков автоматического дифференцирования, таких как PyTorch и TensorFlow, изучить и применить GPR для решения множества сложных задач в области обучения с учителем, стало проще, чем когда-либо. В статье вы найдёте не только математические выкладки, но и ссылки на соответствующие учебники. Читать далее |
| 10:34a | Треугольники, множества и алгебра Иногда кажется, что некоторые математические темы изучены вдоль и поперек, например, треугольники. Ну что в этих треугольниках может быть нового и интересного? Тем не менее, даже такие, казалось бы, тривиальные объекты могут предстать под неожиданным углом. Давайте возьмем какую-нибудь простенькую задачку и попробуем ее решить. Постараемся найти треугольник с целочисленными сторонами, медианами и площадью. Мало ли, вдруг у нас получится. Читать далее |
| 10:59a | Оцениваем открытые и коммерческие цифровые модели рельефа В дополнение к открытым спутниковым данным, некоторые из которых перечислены в статье Общедоступные данные дистанционного зондирования Земли: как получить и использовать, существует и множество производных продуктов — например, рельеф. Притом можно найти открытый рельеф разного пространственного разрешения, равно как и множество коммерческих, и появляется задача выбрать лучший продукт из доступных. Сегодня мы рассмотрим открыто доступный рельеф пространственным разрешением 30 м и 1 м и сравним с коммерческим разрешением 1 м. Для сравнения и оценки рельефа разного масштаба используем методы анализа пространственного спектра, неоднократно описанные в моих предыдущих статьях, например, Пространственные спектры и фрактальность рельефа, силы тяжести и снимков В силу фрактальной природы рельефа, его спектр в двойных логарифмических координатах должен совпадать с линией, и мера этого совпадения и есть качество рельефа, а разрешение, начиная с которого компоненты спектра подчиняются закону фрактальности, его реальное разрешение. Как будет показано на высокодетальном открытом рельефе, выбранный метод оценки корректен.
|
| << Previous Day |
2021/06/18 [Calendar] |
Next Day >> |