Публикации по теме 'ai-safety'
Как выбрать лучшие модели машинного обучения для компьютерного зрения?
Эта статья была первоначально размещена на нашем сайте компании . Платформа для разработчиков Lakera позволяет командам машинного обучения создавать отказоустойчивые модели компьютерного зрения.
Учитывая, что у вас есть две модели машинного обучения, какую из них вы бы выбрали и почему? Перед каждым инженером по машинному обучению стоит задача выбрать оптимальное сочетание гиперпараметров, архитектур моделей, оптимальных экспериментов во время разработки и какие данные собирать,..
Наблюдение за ростом ИИ
Такер Дэйви
Когда Apple выпустила свое программное приложение Siri в 2011 году, пользователи iPhone возлагали большие надежды на своих интеллектуальных личных помощников. Тем не менее, несмотря на свои впечатляющие и растущие возможности, Siri часто ошибается. Несовершенства программного обеспечения подчеркивают явные ограничения современного ИИ: сегодняшний машинный интеллект не может понять разнообразные и меняющиеся потребности и предпочтения человеческой жизни.
Однако эксперты..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..