Lingüística de la indexación automática de imágenes

Esta aplicación muestra cómo se pueden utilizar equipos en anotación inteligente el audio, vídeo o imagen datos de contenido de medios.

En este experimento demo hemos anotado las categorías simple imagen natural. Hay 5 clasificadores de ANN en el proyecto correspondiente:

  • Imágenes que puedan contener animales
  • Imágenes que puedan contener flores
  • Imágenes que puedan contener paisajes
  • Imágenes que puedan contener las puestas de sol
  • Otros cuadros que no contienen las anteriores categorías o simplemente desconocido imagen tipo

 

animals

animals

flowers

flowers

landscapes

sunsets

unknown category?

 

Cuadrados menos parciales (PLS)

Muestra cómo utilizar Partial Least Squares para caber un (múltiples y multivariante) modelo de regresión lineal de datos high-dimensionalidad.

 

Análisis de regresión lineal y logística

Aplicación de ejemplo para la creación y montaje de modelos de regresión logística. También se ajusta a un modelo de regresión lineal múltiple para fines comparativos y realiza pruebas de Chi-cuadrado y calcula las estadísticas de Wald para los coeficientes de regresión logística.

 

Receptor que opera las curvas características (ROC)

Aplicación de ejemplo muestra cómo crear y visualizar curvas características receptor-funcionamiento de un determinado conjunto de resultados de una prueba o un proceso de clasificación.

 

Riesgos proporcionales de Cox

Cómo llevar a cabo análisis de supervivencia utilizando el modelo de riesgos proporcionales de Cox para regresión y predicción de datos tiempo-censurado.

 

Clasificación normal Bayes

¿Qué es un Clasificador Bayesiano Normal

Un Clasificador Bayesiano Normal es también conocido como el clasificador de Bayes ingenuo.

Según wikipedia

Un clasificador de Bayes ingenuo es un término en el tratamiento de estadísticas bayesianas con un clasificador probabilístico simple basado en la aplicación de Teorema de Bayes con supuestos de independencia fuerte (ingenuo). Un término más descriptivo para el modelo de probabilidad subyacente sería "modelo independiente".

En términos simples, un clasificador de Bayes Ingenuo asume que la presencia (o ausencia) de una función concreta de una clase está relacionado con la presencia (o ausencia) de cualquier otra característica. Por ejemplo, una fruta puede considerarse una manzana si es rojo, redondo y 4" de diámetro. Aunque estas características dependen de la existencia de las otras características, un clasificador de Bayes Ingenuo considera todas estas propiedades para contribuir independientemente a la probabilidad de que esta fruta es una manzana.

Dependiendo de la naturaleza precisa del modelo de probabilidad, clasificadores de Bayes Ingenuo pueden ser entrenados muy eficientemente en un entorno de aprendizaje supervisado. En muchas aplicaciones prácticas, estimación de parámetros para los modelos de Bayes Ingenuo utiliza el método de máxima verosimilitud; en otras palabras, uno puede trabajar con el modelo de Bayes Ingenuo sin creer en la probabilidad bayesiana o utilizando cualquier método bayesiano.

A pesar de su diseño de ingenuo y suposiciones al parecer excesivamente simplificadas, clasificadores de Bayes Ingenuo a menudo trabajan mucho mejor en muchas situaciones reales complejas que cabría esperar. Recientemente, el análisis cuidadoso de los problema de clasificación bayesiana ha demostrado que hay algunas razones teóricas de la eficacia al parecer irracional de clasificadores de Bayes ingenuo. [1] una ventaja del clasificador Bayes ingenuo es que requiere una pequeña cantidad de datos de entrenamiento para estimar los parámetros (los medios y las varianzas de las variables) necesarios para la clasificación. Porque se asumen las variables independientes, sólo las varianzas de las variables para cada clase necesidad determinada y no la matriz de covarianzas entero.

NormalBayes.png

 

K vecinos más cercanos

¿Qué es un clasificador de vecinos más cercanos de K

Según wikipedia,

En reconocimiento de patrones, el algoritmo k-nearest vecinos (k-NN) es un método para clasificar objetos basados en ejemplos de formación más cercanos en el espacio de función. k-NN es un tipo de aprendizaje basados en instancias o perezoso aprendizaje donde la función se aproxima sólo localmente y cómputo todos es diferido hasta la clasificación. También puede utilizarse para regresión.

 

KNearest.png

 

SVM (Support Vector Machine

¿Qué es un Support Vector Machine

Según wikipedia,

Máquinas de vectores soporte (SVMs) son un conjunto de relacionados con los métodos utilizados para la clasificación y regresión de aprendizaje supervisado. Visualización de datos de entrada como dos conjuntos de vectores en un espacio n-dimensional, un SVM construirá un hiperplano de separación en ese espacio, que maximiza el margen entre los dos conjuntos de datos. Para calcular el margen, se construyen dos hyperplanes paralelas, una a cada lado de la hiperplano de separación, que son "adelanté contra" los dos conjuntos de datos. Intuitivamente, se logra una buena separación del hiperplano que ha la distancia más grande a la vecina datapoints de ambas clases, en general, cuanto mayor sea el margen menor el error de generalización del clasificador.

SVM.png

Maximización de expectativa

¿Qué es un clasificador de maximización de Expectaion

Según wikipedia,

Un algoritmo de expectativa-maximización (EM) se utiliza en las estadísticas para encontrar estimadores de máxima verosimilitud de parámetros en modelos probabilísticos, donde el modelo depende de variables latentes incumplidas. EM es un método iterativo que alterna entre realizar un paso de expectativa (E), que calcula una expectativa de la probabilidad de registro con respecto a la estimación actual de la distribución de las variables latentes y a un paso de maximización (M), que calcula los parámetros de maximizan la probabilidad de registro prevista en el paso E. Estos parámetros se utilizan entonces para determinar la distribución de las variables latentes en el siguiente paso E.

 

ExpectationMaximization.png

 

Simulación de redes neuronales detrás de propagación

Esto es simple simulación de redes neuronales detrás de propagación


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GN Dashboard - herramienta de inteligencia artificial

 

GA Dashboard es una herramienta de inteligencia artificial para la aplicación de algoritmos genéticos y redes neuronales artificiales en modelado, predicción, optimización y patrón de reconocimientos. Con GN Dashboard puede solucionar diversos problemas de ingeniería de regresión clásica y aproximación a problemas de transporte y la localización de programación lineal y otros problemas de aprendizaje basado en la máquina. Proporcionando los algoritmos de aprendizaje GN Dashboard utiliza una información de la investigación o medidas experimentales para aprender sobre el problema. Los resultados de algoritmos de aprendizaje son modelos analíticos que se pueden describir o predecir el estado del problema, o puede reconocer el patrón. GN Dashboard, es muy fácil de usar, incluso si usted no tiene ningún conocimiento profundo de GA, médico de cabecera o ANN, puede aplicar esos métodos en la búsqueda de soluciones. La herramienta puede utilizarse en cualquier tipo de proceso de ingeniería, que puede ser descrito con datos discretos, así como en educación durante la enseñanza de los estudiantes acerca de los métodos evolutivos, principalmente GP y GA, así como máquina de aprendizaje principalmente las redes neuronales artificiales de modelado.

 

 

El típico proceso de modelado con GN Dashboard puede describirse en 5 pasos.

  1. Elegir el tipo de problemas: el primer paso es elegir el tipo del solver. Que solver utilizará depende su intención lo que quieres hacer. Por ejemplo, si quieres que sea modelo para su medida experimental tienes varias opciones que dependen de sus datos experimentales y el método que desea utilizar. En GN Dashboard puede utilizar programación genética o redes neuronales para la modelización y predicción de los datos experimentales. Pero esto no es estrictamente separado como puede ver en el diagrama de abajo. Eso significa que puedes usuario redes neuronales para la predicción, pero algoritmo de entrenamiento puede ser basado en algoritmos genéticos o algoritmo de optimización de enjambre de partículas o propagación de vuelta.
  2. Cargando datos experimentales: GN Dashboard utiliza potente herramienta para importar sus datos experimentales sin importar el tipo de datos. Puede importar sus datos numéricos, binarios o clasificación. GN Dashboard automáticamente puede definir clases, o formato de datos numéricos con flotante o una coma decimales valores separaron.
  3. Ajuste los parámetros de aprendizaje. Después de datos está cargados y preparados con éxito, tienes que definir parámetros para el método seleccionado. Proveedores de GN Dashboard varios parámetros para cada método, así que puedes establecer parámetros que puede proporciona y genera la mejor modelo de la salida.
  4. Buscando la solución: GN Dashboard proporciona la visualización de la solución de búsqueda así que usted puede controlar visualmente cómo GN Dashboard encuentra mejor solución como aumentar el número de iteraciones. Si usted proporciona datos para probar el modelo calculado, también puedes ver simulación de predicción.
  5. Guardar y exportar los resultados: GN Dashboard proporciona varias opciones usted puede elegir al exportar su solución. Puede exportar su solución de archivo de Excel o texto, así como en los lenguajes de programación Wolfram Mathematica o R.

 

Como puede se verían, trabajando en GN salpicadero sigue los mismos procedimientos sin importar el tipo de problema. Eso significa que tienes el mismo conjunto de pasos cuando modelado con programación genética o redes neuronales. De hecho GN Dashboard contiene el mismo conjunto de cuadros de diálogo de entrada cuando intentas resolver problema del viajante con el algoritmo genético o si intentas resolver reconocimiento de escritura mediante el uso de redes neuronales Backpropagation. Todos los algoritmos de aprendizaje dentro del tablero de instrumentos GN comparten la misma interfaz de usuario.

 

Además de los parámetros específicos de algoritmo de aprendizaje, GN Dashboard proporciona conjunto de parámetros que controlan la manera de cómo debe proceso de iteración termina así como proceso de iteración debe ser procesado por medio de paralelización para usar los procesadores multinúcleo. Durante el problema buscando registros GN Dashboard la historia, así que puedes ver cuando se encuentra la mejor solución, cuánto tiempo pase desde el último inicio proceso de iteración o cuánto tiempo permanecen para terminar ejecutando el proceso de iteración.

Debido a que el GP es el método que requiere gran cantidad de tiempo de procesamiento, GN Dashboard proporciona paralelización, que acelere el proceso de búsqueda. Habilitar o deshabilitar el procesamiento de paralelización es sólo un clic del botón.

 

 

Huella digital Verificación

 

Reconocimiento de la huella digital es un área activa de investigación en la actualidad. Un componente importante en sistemas de reconocimiento de huellas dactilares es el algoritmo de coincidencia de la huella digital. Según el dominio del problema, algoritmos que empareja de la huella digital se clasifican en dos categorías: algoritmos de verificación de huellas dactilares y algoritmos de identificación de huellas dactilares. El objetivo de los algoritmos de verificación de la huella digital es determinar si dos huellas dactilares provienen del mismo dedo o no. Por otro lado, los algoritmos de identificación de huellas dactilares busquen una huella de consulta en una base de datos buscando las huellas desde el mismo dedo.

Esta Demo muestra tanto reconocimiento de huellas dactilares e identificación.

Valoración 3D Pose


3D Pose Estimation

Esta aplicación de ejemplo muestra el uso de POSIT y algoritmos coplanares POSTULAN para 3D plantean estimación. La aplicación representa algún objeto artificial permitiendo que el usuario rote y moverlo. Luego puntos proyectados se utilizan para la estimación de la posición del objeto. La aplicación proporciona matriz de transformación de objetos originales y el estimado, para que el usuario puede compararlos dos. La muestra está dirigida principalmente para la prueba y de comprensión de los algoritmos de estimación de pose.

Valoración 3D Pose (2)


3D Pose Estimation 2

Esta aplicación de ejemplo también muestra el uso de POSIT y algoritmos coplanares POSTULAN para 3D plantean estimación, sin embargo, se estima la pose de un objetos reales aparece en una foto. La aplicación permite abrir un archivo de imagen, seleccione imagen puntos del objeto para posar para estimar, especificar las coordenadas modelo de esos puntos y luego estimar la posición del objeto. Cuando se realiza la valoración, la aplicación extinguirían sistema de coordenadas X/Y/Z mediante la rotación estimada y la posición, que idealmente debe coincidir con el show del objeto en la fotografía. La aplicación contiene varias muestras incorporadas para demostrar cómo funciona.

Núcleo Principal Component Analysis (KPCA)

Aplicación de ejemplo muestra cómo utilizar el análisis de componentes principales del núcleo (KPCA) para llevar a cabo transformaciones no lineales y la reducción de dimensionalidad.

 

Análisis discriminante lineal (LDA)

Aplicación de ejemplo muestra cómo utilizar el análisis discriminante lineal (también conocido como LDA, o '' análisis discriminante lineal (múltiple) de Fisher'') para realizar la clasificación y transformaciones lineales.

 

Análisis de componentes principales (PCA)

Aplicación de ejemplo muestra cómo utilizar el análisis de componentes principales (ACP) para llevar a cabo transformaciones lineales y la reducción de dimensionalidad.

 

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