Публикации по теме 'ai'
Как ИИ меняет нашу работу
Пандемия показала, что цифровизация больше не является выбором для предприятий. Выживание требует цифровых революций. Искусственный интеллект (ИИ) и облачные вычисления являются важнейшими компонентами этого перехода.
Люди все чаще используют интеллектуальные технологии и искусственный интеллект для работы по-новому, поскольку большие сегменты рабочей силы становятся удаленными. Облачные вычисления и искусственный интеллект открывают новые методы для подключения и совместной работы..
Использование VADER для анализа настроений …
Обработка естественного языка (NLP) — одна из самых полезных областей машинного обучения, которая значительно продвинулась вперед. И это тоже моя любимая тема. Под НЛП подпадает анализ настроений, очень полезная функция для анализа текстов.
Что такое анализ настроений?
Анализ настроений , также известный как анализ мнений , представляет собой процесс «вычислительного» определения того, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным. Это получение мнения или эмоций..
Стоит ли брать ИИ для всех от Deeplearning.ai?
Я только что прошел МООК от Coursera, ИИ для всех от команды Deeplearning.ai. Для краткости: я создал некоторые из своих систем искусственного интеллекта как личные проекты, созданные на Python. Поэтому, хотя я, конечно, не сказал бы, что являюсь экспертом в области ИИ, я бы сказал, что у меня есть некоторый опыт и уровень понимания.
«Ай для всех» был указан как вводный курс на их веб-сайте. Я бы сказал, что нет никаких доказательств того, что вам вообще нужно какое-либо фоновое..
Может ли ИИ проверять качество данных?
Возможность ИИ проверять качество данных: изучение преимуществ и ограничений Поскольку данные становятся все более важными в деловом мире, обеспечение их качества стало главным приоритетом для многих организаций.
Однако ручная проверка качества данных может занять много времени и привести к ошибкам. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ). ИИ может автоматизировать процесс проверки данных и повысить его точность.
Используя алгоритмы машинного обучения, ИИ может..
Расцвет ИИ
Sophia, продукт ИИ (искусственного интеллекта) компании Hanson Robotics, базирующейся в Гонконге, является первым в мире роботом, получившим гражданство страны, в частности Саудовской Аравии.
София была отмечена Организацией Объединенных Наций наградой «Чемпион инноваций». Активированная в апреле 2015 года, София впервые появилась на публике на выставке SXSW 2016 в Техасе, США, с возможностью отображать 50 различных эмоций на лице и естественными навыками общения, как у людей..
Youtube не любит предсказания в режиме реального времени — работу с комбинацией данных; практическое руководство
Привет всем , это практическое руководство по увлекательной теме; сегодня мы обсудим, как вы можете работать с комбинацией смешанных данных. Ну, мы все прошли через это, когда просматриваем набор данных, и есть функции с разными типами данных, и мы задаемся вопросом, как мы можем объединить оба типа и использовать их для обучения одной модели машинного обучения. Что ж, сегодня у вас есть простой ответ на этот вопрос. Кроме того, чтобы сделать вещи интересными, мы будем обучать модель..
Раскрытие возможностей генеративного ИИ: 10 важных идей
Введение:
В быстро развивающемся ландшафте искусственного интеллекта (ИИ) генеративный ИИ выделяется как революционная технология, которая захватила воображение как исследователей, разработчиков, так и энтузиастов. По своей сути, генеративный ИИ позволяет машинам создавать контент, будь то изображения, текст, музыка или даже целые виртуальные миры, которые до жути похожи на человека по своей креативности и сложности. В этом блоге мы погружаемся в увлекательный мир генеративного ИИ и..
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..