Публикации по теме 'ai'
К ИИ только для избранных?
Эта статья была опубликована на Nova Connect нашим участником Пабло Висенте , специалистом по данным в Morgan Stanley.
В начале века мы стали свидетелями бурного развития ИИ в целом и машинного обучения в частности. Такой рост стал возможен благодаря трем факторам:
Наличие достаточного количества данных, необходимых для обучения моделей машинного обучения. Прорывы в подполях машинного обучения, таких как компьютерное зрение или НЛП Графические вычислительные блоки (GPU) принесли..
Развитие платформ с низким кодом: как они меняют правила игры для разработчиков
В мире разработки программного обеспечения всегда существовал компромисс между скоростью и качеством. Чем быстрее разработчик сможет предоставить решение, тем больше вероятность того, что решение будет изобиловать ошибками или его будет сложно поддерживать. Однако с появлением платформ с низким кодом этот компромисс начинает исчезать. Платформы с низким кодом позволяют разработчикам создавать приложения быстро и эффективно, не жертвуя качеством. В этой статье мы исследуем мир платформ..
Улучшение навыков общения и рассказывания историй в науке о данных
Наука о данных — это дисциплина, которая занимается извлечением знаний и ценности из данных с использованием научных методов, алгоритмов и компьютерных инструментов. Наука о данных применяется в различных секторах и областях, таких как медицина, маркетинг, финансы, образование и многие другие. Однако, чтобы быть эффективными и влиятельными, специалисты по данным должны не только уметь манипулировать данными и анализировать их, но и четко и убедительно передавать их различным..
Криминалистика облачных вычислений; Вызовы и перспективы на будущее: обзор — Жасмин Бхарадия
Эй... Эй...! Будучи профессионалом DevOps с самого начала своей карьеры, позвольте мне сказать следующее: у меня отношения любви и ненависти к облачным вычислениям! Ржу не могу. Кошмары по вызову! Но я выжил. Эта статья была написана на основе моего изучения облачных вычислений и связанных с ними проблем.
Абстрактный
Облачные вычисления становятся все более популярными в последние годы, превращаясь в вычислительную парадигму, которая является одновременно рентабельной и эффективной...
Человеко-ориентированный ИИ: интеграция отзывов пользователей в модели машинного обучения
В современном развивающемся мире искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни. От автоматизации до персонализированных рекомендаций и беспилотных транспортных средств — ИИ трансформирует различные отрасли. Однако по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся все более сложными, крайне важно обеспечить их соответствие человеческим потребностям и ценностям.
Концепция человекоцентричного искусственного интеллекта
Традиционная разработка ИИ..
Бесчеловечные возможности темного ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) — это область, которая постоянно привлекает большое внимание как клиентов, так и инвесторов. Это технология, которая полностью определяет автоматизированное будущее человечества.
В ходе исследования установлено, что в настоящее время А.И. всего на 1/10 умнее людей, но примерно к 2060 году все изменится. сможет выполнять все задачи, выполняемые людьми, намного лучше, чем даже люди. Как сверхчеловек, который является мастером во всех областях.
Мы также..
Памятка по ZOrder и OPTIMIZE для ваших дельта-таблиц.
Введение
Недавно я помогал крупной игровой студии разработать конвейер приема данных, который ежедневно обрабатывает несколько ГБ новых данных об активности в приложении. Последние данные необходимо эффективно вводить в золотую таблицу масштаба TB с помощью Delta и Databricks Lake House. У меня был сеанс с командой игровой студии, где мы обсуждали различные варианты оптимизации, доступные для столов Delta, которые могут принести пользу более широкой аудитории.
Задача, с которой..
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..