Mercedes S Class 2018 Review S560 by AutoTopNL

메르세데스 S 클래스가 리뉴얼되었습니다 중간주기 업데이트 성형 수술 그러나 메르세데스의 CEO에 따르면 6500 개 이상의 부품이 변경되었습니다 모든 엔진을 하나의 부품으로 계산 그리고 오늘 당신이 볼 수 있도록하겠습니다 느낌 변경된 사항 우리는 새로운 S560 4Matic을 운전하고 있습니다 새로운 엔진 "새로운" AMG C63의 엔진입니다 40 V8 BiTurbo 뜨거운 V 터보는 V에 특별한 배기 매니 폴드 그것은 매우 반응성이 있음을 의미합니다

이 모델에서 그것은 469HP가 그리고 700NM 따라서 7 HP가 적습니다 C63 AMG보다 그러나 50NM 더! 따라서 더 많은 토크가 있습니다 이런 것들을하기 위해 무게는 2 톤이지만 46 초에서 100km / h로 이동 250km / h로 제한되어 있습니다 물론이야 멋지다 당신은 AMG 엔진을 얻는다는 것입니다 그러나 C63과 유사하지 않습니다 완전히 댐핑되었습니다 풀 스로틀입니다

완전 침묵 백그라운드에서 멀리 V8 럼블이 있습니다 그러나 AMG 와도 거리가 멀다 좋은 것입니다! 이것이이 엔진이 개발 된 이유입니다 다재다능합니다 비명 소리가 아닙니다 놀라운 엔진 이런 큰 차를 위해 고속 순항 새로운 S 클래스는 헤드 라이트가 다릅니다 이제 세 개의 LED 스트립이 있습니다 눈썹 E 클래스는 두 그리고 C 클래스 하나 새로운 S 클래스에는 새로운 스티어링 휠이 있습니다 화려 해 보인다 알루미늄으로 알루미늄 버튼 좋은 모양 부드러운 정말 좋은 S 클래스의 가치 또한 새로운 터치 버튼이 있습니다 메뉴를 스 와이프하여 두 화면 중 2 개의 123 인치 화면이 있기 때문에 그러나 그들은 덮여있다 유리로 그래서 당신은 더 이상 플라스틱 분리가 없습니다 나는 또한이 자동차 의이 사양을 언급해야 이것은 S 클래스로서 진한 파란색 캔버스 라이트 블루 20 "AMG 라인 휠 독점적 인 인테리어 크로스 스티치 부드러운 가죽과 나무 정말 멋지다! 유일한 것 나는 알아 차렸다 또는 Martijn은 여기 좋은 가죽 조각이 있습니다 그러나 플라스틱 조각과는 대조적입니다 S 등급 수준이 아닙니다 성형 수술 전과 마찬가지로 세 줄이있다 메르세데스 벤츠 메르세데스 AMG 그리고 메르세데스 마이바흐 메르세데스 벤츠 모델 이 S560이 그리고 S350d 그리고 S400d V6 가솔린 엔진이 없습니다 네덜란드에서 V8을 가진 모든 사람! 좋은 메르세데스 AMG 모델 S63 미친 612HP 거의 같은 엔진 다른 터보 그리고 S65 V12 630HP 메르세데스 마이바흐 모델 이거 있어요 S560 마이바흐 이 엔진으로 그리고 S650 마이바흐 S65 엔진으로 630HP의 V12 그리고 1000NM! 얼마 전에 우리는 성형 수술을 시작했습니다 메르세데스 마이바흐 S600 이전 설정이 있던 530HP로 그래서 많은 변경되었습니다 미세 조정 일부 세부 사항 어느 것이 바뀌어야하는지

정말 좋은 차야 이 세대 S 클래스 이 새로운 엔진의 진입 S560 가장 새로운 것입니다 내 생각 엔 사랑스러운 엔진입니다 S 클래스에 완벽하게 적합 힘은 좋다 조용한 편안한 소리없이 모든 것을합니다 그래서 나는 이것이 당신이 가야 할 S 클래스라고 생각합니다 그러나 여기 팁이 있습니다 당신이 그것을 사면 모델 이름이 매우 빠르다면 나는 당신이 그것을 뽑을 수 있다고 생각합니다

S560 S65 S560 S65 S560 S65 <i> 네덜란드어와 동일하게 들린다;) </ i>

Crowdsource by Google: Building better products for everyone with machine learning

머신 러닝에 대해 들어 봤지만 무엇입니까? "기계 학습"은 컴퓨터가 몇 가지 예를보고 기술을 습득 할 수있게하는 기술입니다 규칙 세트 대신에

기계 학습을 통해 일상적인 작업을보다 쉽게 ​​수행 할 수 있습니다 좋아하는 사진 검색, 어떤 언어로든 사람과 대화하고 전 세계 어디든 가고 싶은 곳으로 정확하게 이동할 수 있습니다 기계는 어떻게 배우나요? 기계 학습에서 컴퓨터는 일련의 데이터를 통해 공통 패턴을 찾고 식별하고 학습합니다 예를 들어 컴퓨터에 많은 자동차 이미지를 보여 주면 어떤 그림에서든 자동차를 인식하는 방법을 배울 수 있습니다 우리가 보여주는 다양한 자동차 이미지는 더 잘 인식됩니다

따라서 Crowdsource 앱에 대한 귀하의 기여가 중요합니다 컴퓨터가 배울 수있는 정확한 예를 만들고 확인하는 데 도움이됩니다 이는 모든 사람에게 혜택을 줄 수있는 기능을 활성화합니다 이미지 레이블을 확인하면 Google 포토 및 Google 렌즈와 같은 앱이 사진을 분류하고 물체를 식별하는 데 도움이됩니다 문장의 정서에 라벨을 붙이면 Google지도 및 Google Play에서 사용자 언어로 리뷰를 구성하는 데 도움이됩니다

번역을 확인하면 Google Translate가 귀하의 언어로보다 정확한 번역을하도록 도와줍니다 덕분에 좋아하는 앱이 모두에게 도움이됩니다 전 세계 크라우드 소싱 커뮤니티의 일환으로 귀하의 국가 및 전 세계의 기고자들과 함께 수백만의 사례를 제공하고 있습니다 귀하의 답변은 수천 명의 다른 사용자의 답변과 결합되어“최상의”답변을 결정합니다이를“지상 진실”이라고합니다

실제 기술은 특정 기술을 습득 할 수있는 패턴을 찾는 기계 학습 모델에 적용됩니다 사진에서 자동차를 식별하는 방법 또는 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 방법 등이 있습니다 기계가 배우는 것은 주어진 데이터에 의해 제한됩니다 세계의 작은 지역에서 온 이미지로 이미지 인식 알고리즘을 개발하면 세계의 해당 부분에서만 객체를 인식합니다 사진과 같은 앱이 모든 사람에게 잘 작동하려면 세계 각지의 이미지를 사용하여 기계를 훈련시켜야합니다

Crowdsource를 사용하면 교육 데이터에서 지역, 언어 및 의견을 나타냅니다 커뮤니티에 참여해 주셔서 감사합니다!

Data Science And Machine Learning Demo 2 I By Damodhar 9059868766 24th July 2019 I Tutorials

데이터 과학 및 기계 학습 데모 2 I Damodhar 9059868766 24th July 21019 I 자습서 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오 Damodhar 9059868766 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오

Damodhar 9059868766 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오 Damodhar 9059868766 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오 Damodhar 9059868766 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오 Damodhar 9059868766 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오 Damodhar 9059868766 DataScience 및 기계 학습 온라인 교육을 위해 VLR 교육에 전화하십시오

Damodhar 9059868766

Data Science And Machine Learning Class 02 I July 26th 2019 By Damodhar 9059868766 I Tutorials

데이터 과학 및 기계 학습 클래스 02 I July 26th 2019 저자 Damodhar 9059868766 I 자습서 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766 데이터 과학 및 기계 학습을위한 온라인 교육 VLR 교육에 대한 문의 9059868766

Supervised Learning, Unsupervised Learning & Reinforcement Learning explained by Ni Lao @ Mosaix

기술 부분에 대해 이야기 해 봅시다 그래서 기계 학습 카테고리에는 감독 학습, 감독되지 않은 학습, 그리고 강화 학습이 있습니다

기계 학습 알고리즘의 혁명을 통해 우리를 간단하게 안내 할 수 있습니까? 예, 그러고 싶습니다 그래서이 세 가지 개념은 매우 외국적인 것처럼 들리지만 실제로는 매우 강력한 개념입니다 그리고 모두가 조금씩 배우기 때문에 모든 사람들이 서로 관련 될 수 있어야합니다 매일 슈퍼 마리오 게임을 배우기를 원한다고 가정 해보십시오

감독 학습을한다면, 인간이 기계를 단계별로 가르 칠 필요가 있음을 의미합니다 무엇을해야 할 필요가 있습니다 그리고 슈퍼 마리오의 경우는 마치 앞에서 거북이를 본다면 뛰어 넘어야합니다 만약 너라면 너 앞에서 동전을 보면, 앞으로 나아가 야지 – 그런 종류의 지시, 그렇지? 그럼 많은 지침을 줄 필요가 있고 규칙을 많이 작성해야하고 인간의 라벨링 아무도 그렇게하지 않으면 효과가 없을 것입니다 또는 Google이나 Apple과 같은 많은 돈이있는 경우 작동합니다

그리고 나서 보강 학습이 있습니다 강화 학습의 아이디어는 전략을 탐색 할 기계를 갖추는 것입니다 그래서 당신은 매우 높은 레벨의 목표를 정의합니다 무대를 통과하거나 더 많은 동전을 얻는다고 가정 해 봅시다 그리고 기계는 다른 것들을 시도하고 실제로 어떤 것을 볼 것입니다

당신이 원하는 것을 제공합니다 그런 다음 전략을 강화하십시오 그리고 시간이 지남에 따라 거북이를 걷어차는 법을 배우게됩니다 그러나 이것은 또한 제한적입니다 우리가 한 일은 아주 좋았습니다

AlphaGo 나 Atari Games와 같았습니다 인간이 탐험하지 못한 공간을 탐험하고 새로운 전략을 찾는다 기본적으로 인간을 초월 할 수 있습니다 그러나 두 가지 문제가 있습니다 하나는 – 먼저, 기계가 검색 할 수있는 공간을 찾아야합니다

그것은 큰 문제입니다 Go는 스페이스가 보드이기 때문에 더 쉽습니다 그러나자가 운전 차량이나 슈퍼 마리오 게임과 같은 다른 경우에는 다음과 같이 정의해야합니다 학습을위한 더 많은 수퍼 공간 극단적 인 경우를 가정 해 보겠습니다

규칙은 게임의 전체 이미지를 기반으로합니다 성능을 달성하기 위해 무한한 규칙을 작성해야한다는 것입니다 두 번째 문제는 사람들이 너무 많은 학습 이론을 강화에 적용하지 않았다는 것입니다 학습, 그래서 최적화 절차는 효율적이지 못하고, 수렴하는데 아주 오랜 시간이 걸리고, 좋은 성능을 얻으려면 많은 양의 데이터를 가져 가야합니다 낭비 적이기 때문에 시간이 지남에 따라 개선 할 수 있습니다

세 번째는 감독되지 않은 훈련입니다 저는 그것이 강화 학습에서의 문제를 해결하는 열쇠라고 생각합니다 예를 들어 ImageNet 데이터 세트와 같은 이미지 분류의 경우 수천 개의 고양이 이미지에서 고양이 답을 가르치고 싶습니까? 그러나 이것을 아이에게 가르치고 싶다면, 아이가 필요합니다 그러므로 어린이들에게 "고양이"라는 단어를 가르치기 전에 이미 그 표현이 있습니다 모든 고양이는 서로 가깝고 다른 동물들과 아주 멀리 떨어져 있습니다

맞습니까? 그래서 모든 부모님은 거기에 레이블을 붙이는 것입니다 그래서 많은 학습이 이미 끝났습니다 그렇기 때문에 수퍼바이저 교육이 기계 학습에 중요한 이유입니다

Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning

세레나 아미미치 :이 책을 페이지별로 살펴 봅니다 그리고 무엇이든지 해독하고, 읽고, 필사하는 것을 시도합니다

엄청난 시간이 걸립니다 고고학자들의 군대가 필요합니다 ELENA NIEDDU : 기계 학습에 대해 가장 흥분되는 것은 무엇입니까? 우리가 최대 10 개의 문제를 해결할 수 있었고, 15 년 전에 우리는 풀 수없는 생각을했습니다 ELENA NIEDDU : 어떤 종류의 기계 학습 모델을 사용하기 전에, 우리는 먼저 데이터를 수집해야했습니다 당신은 인터넷에 개와 고양이의 수천 개의 이미지가 있습니다

그러나 고대 원고의 이미지는 거의 없습니다 crowdsourcing을위한 자체 웹 응용 프로그램을 만들었습니다 그리고 우리는 고등학생들이 데이터를 수집하는 것을 포함했습니다 나는 일반적으로 기계 학습에 관해 많이 알지 못했다 그러나 나는 TensorFlow를 만드는 것이 매우 쉽다는 것을 알았습니다

환경 우리가 알아 내려고 할 때 Keras가 최고의 솔루션이었습니다 생산 모델은 TensorFlow 레이어에서 실행됩니다 인터페이스 우리는 바이너리 분류, 완전히 연결된 네트워크

마지막으로, 우리는 길쌈 신경 네트워크 및 다중 클래스 분류 ELENA NIEDDU : 단일 문자 인식에 관해서는, 95 %의 평균 정확도를 얻을 수 있습니다 세리나 아미미치 : 이것은 엄청난 영향을 미칠 것입니다 단기간에, 우리는 엄청난 양의 역사적 정보가있다 유효한

ELENA NIEDDU : 문제를 푸는 것이 재미 있다고 생각합니다 그것은 나 자신에 대한 게임이며, 내가 얼마나 잘할 수 있는지를 보여줍니다