Согласен, много выдачи желаемого за действительное и, следовательно, возни. Я виню врожденное высокомерие технарей за то, что они хотят наложить повседневную реальность на более желательную версию того, что должно быть реальным. Эксперты по искусственному интеллекту предупреждают о невероятно сложном для обработки «организме», о котором идет речь о трафике. Тем не менее, есть способ пройти долгий путь к реализации своего рода автономии. Автомобиль можно отформатировать таким образом, чтобы как бортовая техника, так и водитель получали отличный обзор на 360 градусов без слепых зон. Уменьшение занимаемой площади сделает автомобиль более способным уклоняться от других участников дорожного движения.
Согласен, много выдачи желаемого за действительное и, следовательно, возни.
смотрите также:
- Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
- Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
- Объяснение документов 02: BERT
- Как проанализировать работу вашего классификатора?
- Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..