Публикации по теме 'ai'
Как работает машинное обучение?
Машинное обучение — это сложно. Мы разобрали его для вас.
Любой, кто хотя бы поверхностно следит за технологическими тенденциями последних лет, не может не заметить постоянно растущее количество упоминаний о машинном обучении и искусственном интеллекте.
Говоря о преимуществах нашего предложения в Somatix, мы часто ссылаемся на расширенные возможности машинного обучения как на ключевое конкурентное отличие. Тем не менее, те, кто следит за нашими инновациями, понимают, что такое..
Соединение слов и миров: синергия языковых моделей и человеческого опыта
Появление языковых моделей, таких как ChatGPT, предвещает прорыв во многих отраслях, а сфера языкового обучения и перевода находится на пороге трансформации. Однако, вопреки повествованию о превосходстве машин, траектория этих изменений подчеркивает постоянно растущую важность лингвистов и переводчиков-людей.
В сегодняшнюю цифровую эпоху английский язык распространяется на веб-сайтах. Эту повсеместность можно объяснить покупательской способностью англоговорящих людей или..
Почему пора научиться использовать большие языковые модели
По мере того, как массовые языковые модели (LLM) совершенствуются и предлагают такие функции, как способность анализировать изображения, использовать «глаза и уши » наряду с выполнением новых задач, извечный страх перед новыми технологиями поднимает голову: работа замена .
Неудивительно, что люди боятся за свою работу , когда такие алгоритмы, как ChatGPT или Bard, могут отвечать на вопросы или выполнять задачи…
Что именно делает функция температуры?
Что именно делает функция температуры?
Самые перспективные инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Как человеку, который всегда был очарован новыми технологиями, трудно не волноваться о последних достижениях в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Решения ИИ, от облачных сервисов до Интернета вещей (IoT), революционизируют способы сбора и анализа данных и меняют мир, каким мы его знаем. В этой записи блога я собираюсь изучить некоторые из наиболее многообещающих инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения и обсудить, как они..
Машинное обучение — Простая линейная регрессия в python с помощью sklearn
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Реализуйте простую линейную регрессию
С питоном и склеарном
В этом посте я сосредоточусь на контролируемой задаче с непрерывным входным значением. Другими словами, я обучу алгоритм с набором данных, состоящим из известных входных и выходных данных.
В этом первом посте, посвященном машинному обучению, я попытаюсь предсказать эволюцию коронавируса с помощью простого алгоритма линейной регрессии. Цель состоит в том, чтобы двигаться вперед шаг за шагом, чтобы..
«Возвышение позитивного ОИИ: создание лучшего мира»
Обзор:
I. Супергерой ИИ: положительный ИИ
Введение в ОИИ и его влияние на мир Раскрытие потенциала Positive AGI
II. Понимание AGI: за пределами человеческого интеллекта
Эволюция ОИИ: прошлое, настоящее и будущее Характеристики, определяющие AGI
III. Раскрытие положительного ОИИ: ключевые понятия
Положительный AGI: определение и важность Факторы, которые способствуют положительному AGI Обеспечение положительного воздействия с помощью AGI
IV. Преобразование мира с..
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..