Публикации по теме 'ai'
Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — две самые интересные и быстрорастущие области современных технологий. Вместе они могут революционизировать то, как мы живем и работаем, от автоматизации рутинных задач до решения сложных проблем, которые долгое время ускользали от человеческого понимания.
ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и учиться как люди. Сюда входят такие задачи, как восприятие, рассуждение, принятие..
Пример использования классификационного анализа: набор данных Iris
Эта статья является частью серии «Наука о данных с помощью Python». Другие истории из этой серии вы можете найти ниже:
Что такое искусственный интеллект и варианты его использования в реальном мире?
Искусственный интеллект формирует будущее, но лишь немногие понимают его по-настоящему .
— Майкл Мегарит
Вчерашняя научная фантастика — сегодняшняя реальность.
Умные города , роботы-инвесторы, беспилотные автомобили … Мировой рынок искусственного интеллекта (ИИ) переживает бум, и к 2025 году ожидается , что он достигнет 60 миллиардов долларов.
Несмотря на этот впечатляющий рост, многие люди до сих пор не понимают, что такое ИИ на самом деле, как он работает и как он..
Пришло время обратиться к слону в комнате.
Основной доклад Anthill Inside, подтвержденные доклады о The Fifth Elephant, ReactFoo Delhi и многом другом на этой неделе в информационном бюллетене HasGeek
Искусственный интеллект и машинное обучение начали с трудом из-за страха перед машинами, опережающими людей, и потерей рабочих мест. В то время как экосистема созрела, становится все труднее определять концепции и реализации, которые нуждаются в большем нормативном надзоре.
Niti Aayog выпустила дискуссионный документ по..
Блоги ИИ, которые стоит читать летом 2022 года
BeanUtils.copyProperties и почему это не так, как выглядит Вы попались в ловушку написания более 50 строк стандартного кода для выполнения одной задачи? С BeanUtils вам больше не нужно этого делать. Вот как.
Руководство по чат-ботам для начинающих — 14 простых шагов Компании переходят на чат-ботов, чтобы повысить эффективность работы и улучшить качество обслуживания клиентов. Вот все, что вам нужно знать о чат-ботах
15 лучших книг по искусственному интеллекту [для начинающих,..
Обеспечьте персонализированный опыт своим клиентам с помощью ИИ рекомендаций Google Cloud
Внедрите продвинутую рекомендательную систему с помощью ИИ рекомендаций Google Cloud.
Представьте, что собственные инженеры машинного обучения Google работают над внедрением рекомендательных систем на вашем веб-сайте и в приложении. С помощью ИИ рекомендаций Google Cloud вы можете использовать рекомендательные системы, которые используются для поддержки Youtube, рекламы Google и других продуктов Google, чтобы предоставить нам персонализацию.
В этой статье я расскажу вам, как внедрить..
Передовые бизнес-идеи для дополненной реальности с искусственным интеллектом
ИИ будущего
Передовые бизнес-идеи для дополненной реальности с искусственным интеллектом
Каковы будут наилучшие возможности для интеграции ИИ в будущем?
Будущее полно страшных неизвестных! Некоторые люди стремятся принять новые разработки в области ИИ, в то время как другие обеспокоены тем, к чему это приведет.
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..