В главе 1 мы попытаемся определить элементы масштаба и объяснить, почему в физике так важно
классифицировать объекты по размерам и как новые научные достижения выстраиваются на фундаменте прежних.
В чрезвычайной ситуации нужно уметь
классифицировать объекты, окружающие нас в быту.
Он умеет
классифицировать объекты автоматически, без нашего сознательного участия.
Типификации позволяют быстро
классифицировать объекты и действия и на основе этого строить свои действия.
Точно так же мы в физике
классифицируем объекты по размеру, чтобы иметь возможность сосредоточиться на интересующих нас вопросах.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: электросамовар — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Эти модели представляют собой формальные описания данных и взаимосвязей между ними, которые используются для создания систем, способных делать прогнозы,
классифицировать объекты или принимать другие решения на основе данных.
Классифицировать объекты и явления могут и многие животные.
Система идентификации не смогла
классифицировать объекты.
Как мы должны определить или
классифицировать объекты их деятельности, если хотим понять или объяснить их действия?
Пережив грехопадение или какую-то другую вселенскую катастрофу, мир перестаёт быть «простым и целым», в нём исчезают всеобщие связи, но зато человек обретает логику и способность (а главное – желание)
классифицировать объекты, наполняющие этот мир.
Сформировавшееся к школьному возрасту словесно-логическое мышление позволяет
классифицировать объекты, определять признаки предметов, логически оперировать понятиями.
Они способны автоматически извлекать признаки из входных изображений и
классифицировать объекты на основе этих признаков.
– Компьютерное зрение – класс решений, которые находят, отслеживают и
классифицируют объекты, а также синтезируют видео и изображения.
Нейронные сети можно обучать на больших массивах данных, чтобы научиться распознавать закономерности,
классифицировать объекты или делать прогнозы относительно будущих событий.
Мы учимся
классифицировать объекты главным образом с помощью языка; мы не просто обозначаем знакомые нам виды объектов или событий, но и указываем, какие из них должны относитьсяк тому или иному виду.
Именно здесь на помощь приходят методы машинного обучения, способные в автоматическом режиме
классифицировать объекты, выделять необычные паттерны, предсказывать свойства небесных тел.
Например, модель может определять, является ли изображение кошкой или собакой, определять виды растений или
классифицировать объекты на дорожных сценах.
Мы быстро
классифицируем объекты и ситуации, чтобы экономить электроэнергию.
Обученные на гигантских базах размеченных изображений, современные нейросети способны
классифицировать объекты на фото и видео с точностью, сравнимой с человеческой или даже превосходящей её.
Это методы, которые позволяют не только
классифицировать объекты на изображениях, но и обнаруживать их положение и ограничивающие рамки (bounding boxes).
В области компьютерного зрения, например, глубокие нейронные сети позволяют распознавать и
классифицировать объекты на изображениях с высокой точностью.
Ваши передовые алгоритмы искусственного интеллекта превосходно справляются с распознаванием объектов, позволяя компаниям автоматически идентифицировать и
классифицировать объекты на изображениях и видео.
Для этого часто применяются компьютерное зрение и машинное обучение, которые позволяют обнаруживать и
классифицировать объекты на изображениях с высокой точностью.