Python

Stel dat je de naam en het beroep van een persoon wilt weergeven. Je zou een eenvoudig programma kunnen schrijven als volgt. # Definieer variabelen name = ‘Mark’ profession = ‘Astronaut’ age = 7 # Geef informatie weer output_string = (‘My name is ‘ + name + ‘, I am ‘ + str(age) + ‘ years old ‘ + ‘and my profession is ‘ + profession + ‘.’) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my…

In de afgelopen jaren hebben transformers het NLP domein in machine learning getransformeerd. Modellen zoals GPT en BERT hebben nieuwe benchmarks ingesteld in het begrijpen en genereren van menselijke taal. Nu wordt hetzelfde principe toegepast op het domein van computer vision. Een recente ontwikkeling op het gebied van computer vision zijn vision transformers of ViTs. Zoals gedetailleerd beschreven in het artikel “An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”, zijn ViTs en transformer-gebaseerde modellen ontworpen om…

Inleiding YOLOv8, ontwikkeld door Ultralytics in 2023, is naar voren gekomen als een van de unieke objectdetectiealgoritmes in de YOLO-serie en wordt geleverd met aanzienlijke architecturale en prestatieverbeteringen ten opzichte van zijn voorgangers, zoals YOLOv5. Deze verbeteringen omvatten een CSPNet-backbone voor betere functie-extractie, een FPN+PAN-nek voor verbeterde multi-schaal objectdetectie, en een verschuiving naar een aanker-vrije aanpak. Deze veranderingen verbeteren aanzienlijk de nauwkeurigheid, efficiëntie en bruikbaarheid van het model voor real-time objectdetectie. Door een GPU te gebruiken met YOLOv8 kan de…

Inleiding Meervoudige lineaire regressie is een fundamentele statistische techniek die wordt gebruikt om de relatie tussen één afhankelijke variabele en meerdere onafhankelijke variabelen te modelleren. In Python bieden tools zoals scikit-learn en statsmodels robuuste implementaties voor regressieanalyse. Deze tutorial begeleidt je bij het implementeren, interpreteren en evalueren van meervoudige lineaire regressiemodellen met behulp van Python. Vereisten Voordat je in de implementatie duikt, zorg ervoor dat je het volgende hebt: Basisbegrip van Python. Je kunt verwijzen naar Python Tutorial voor Beginners.…

Het heuvelklimmingsalgoritme is een van de vroegste en eenvoudigste optimalisatiealgoritmen in kunstmatige intelligentie en informatica. Het behoort tot een categorie genaamd lokale zoekalgoritmen, die oplossingen vinden door incrementele verbeteringen aan te brengen. De naam van het algoritme komt van een handige analogie: stel je een geblinddoekte wandelaar voor die de top van een heuvel probeert te bereiken. Omdat ze het hele landschap niet kunnen zien, kunnen ze alleen de grond direct om hen heen voelen. Bij elke stap bewegen ze…

In mijn eerste op codering gebaseerde statistiekcursus op de universiteit stelde mijn docent een vraag voor: hoe kunnen we de Brownse beweging van een enkel stuifmeeldeeltje in een schaaltje water modelleren? Na verschillende verkeerde pogingen kwamen mijn klasgenoten en ik uiteindelijk op het juiste antwoord: een willekeurige wandeling. Later leerde ik dat dit eenvoudige model wordt gebruikt om allerlei zaken te modelleren, van dierbewegingen tot schommelingen in aandelenprijzen. In dit artikel zullen we de wiskundige grondslagen van willekeurige wandelingen verkennen,…

Data visualisatie transformeert complexe informatie in duidelijke, bruikbare inzichten. Seaborn barplots excelleren in het presenteren van categorische gegevens door middel van elegante, statistische grafieken. De bibliotheek combineert de flexibiliteit van Matplotlib met de kracht van pandas, waardoor het ideaal is voor zowel snelle analyses als publicatieklare visualisaties. Seaborn barplots bieden essentiële functies voor gegevensanalyse – van basisvergelijkingen tot geavanceerde statistische weergaven. Ze behandelen veelvoorkomende taken zoals het vergelijken van verkoopstatistieken over regio’s, het analyseren van enquêteresultaten en het visualiseren van…

Feature extraction in machine learning transformeert ruwe data naar een set betekenisvolle kenmerken, waarbij essentiële informatie wordt vastgelegd en redundantie wordt verminderd. Het kan dimensionale reductietechnieken omvatten en methoden die nieuwe kenmerken creëren uit bestaande data. Stel je voor dat je probeert fruit te identificeren op een markt. Hoewel je talloze attributen zou kunnen overwegen (gewicht, kleur, textuur, vorm, geur, enz.), zou je kunnen realiseren dat slechts enkele belangrijke kenmerken zoals kleur en grootte voldoende zijn om appels en sinaasappels…

Beleidsgradiënten in reinforcement learning (RL) zijn een klasse van algoritmen die direct de beleid van de agent optimaliseren door de gradiënt van de verwachte beloning te schatten ten opzichte van de beleidsparameters. In deze tutorial leggen we het beleidsgradiënten theorema uit en de afleiding ervan en laten we zien hoe je het beleidsgradiënten algoritme implementeert met behulp van PyTorch. Wat is het Beleidsgradiënten Theorema? In reinforcement learning verwijst het beleid van de agent naar het algoritme dat het gebruikt om…