search for: deeplearning

...ción de ocr a partir de una imagen en png. Saludos, Juan install.packages("tesseract") library(tesseract) text <- ocr("http://jeroenooms.github.io/images/testocr.png") cat(text) El 19/02/2017 a las 0:09, Jesús Para Fernández escribió: > Conoceis algo desarrollado con deeplearning para el reconocimeinto de texto en R? > > Gracias > > Enviado desde Correo<https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=550986> para Windows 10 > > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing li...

Conoceis algo desarrollado con deeplearning para el reconocimeinto de texto en R? Gracias Enviado desde Correo<https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=550986> para Windows 10 [[alternative HTML version deleted]]

Buenas erreros!! Una cuestión de las que tengo ciertas dudas es saber en que se diferencian Spark y H2o, si son competencia, si valen para lo mismo o no.... Según lo poco que se, Spark es una manera de agilizar el Map-Reduce, y con la libreria MLlib, puedes hacer datamining de grandes datasheets, y si lo conectas con R o con Python, puedes usar ese lenguaje. H2O es una herramienta que nos

Hola, Por si os interesa asistir y podéis asistir: http://madrid.r-es.org/35-jueves-12-de-mayo-2016/ Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]

...s los algoritmos son paralelizables. Pero sí que se contemplan los de clúster, los glm, randomForest, gbm, survival, etc (http://spark.rstudio.com/mllib.html). También es capaz de distribuir trabajos sobre H2O, que también tiene básicamente las mismas librerías que las MLlib con el añadido de "deeplearning". o En este caso, escribes en lenguaje R (en concreto dplyr) y esta librería "traduce" a lenguaje que entiende Spark. Puedes como verás incluso lanzar igualmente sentencias SQL. Saludos, Carlos Ortega. www.qualityexcellence.es El 11 de octubre de 2016, 16:22, <javier.ruben.mar...

Estimado Carlos Gil Bellosta ¿Cómo está usted? En estos lados de América del sur comienza la primavera, desde la ventana miro la parra contando las posibles uvas, siempre aparece un ave que se arrima a la ventana o incluso llegan hasta la computadora como si supiesen usarla. Ahora en R. En ese esquema un modelo lineal tendría que ir con mlib que es aportada por sparklyr, en ese caso tendría

...delo usando el área de las hojas completas y extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. > Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes de pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar la información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las distribuciones de los colores serán diferentes entre una hoja en buen estado y otra que ha tenido algún daño (estando ambas completas). > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcell...

...las hojas completas y > extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. > > Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener > en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes de > pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar la > información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las distribuciones de > los colores serán diferentes entre una hoja en buen estado y otra que ha > tenido algún daño (estando ambas completas). > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El m...

...y >> extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. >> >> Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener >> en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes de >> pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar la >> información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las distribuciones de >> los colores serán diferentes entre una hoja en buen estado y otra que ha >> tenido algún daño (estando ambas completas). >> >> Gracias, >> Carlos Ortega >> www.quality...

...ndo el área de las hojas completas y extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. >>> Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes de pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar la información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las distribuciones de los colores serán diferentes entre una hoja en buen estado y otra que ha tenido algún daño (estando ambas completas). >>> >>> Gracias, >>> Carlos Ortega >>> www.qualityexcellence...

...trapolando estos resultados a las hojas dañadas. >>> >>> Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener >>> en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes de >>> pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar la >>> información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las distribuciones de >>> los colores serán diferentes entre una hoja en buen estado y otra que ha >>> tenido algún daño (estando ambas completas). >>> >>> Gracias, >>> Carlos Ort...

Estimados Recuerdo que hace unos años en esta lista con uno de los Carlos se había creado un hilo sobre R y python, hoy leo una noticia, por lo menos para mí, que podría entrar en esa situación entre lo mejor de dos alternativas. Lógicamente, es nuevo para mí, no puedo opinar nada más que compartir la información, probar, usar, y cada uno puede utilizar o rechazar la herramienta. Miren

https://bugs.freedesktop.org/show_bug.cgi?id=98386 Bug ID: 98386 Summary: [NVE7] bus: MMIO write of FAULT at [ IBUS ], Pointer to {TDMS,flat panel) table invalid Product: xorg Version: unspecified Hardware: x86-64 (AMD64) OS: Linux (All) Status: NEW Severity: minor Priority: