Публикации по теме 'ai'
Как упростить развертывание модели машинного обучения? Автоматизированные проверки работоспособности.
Скорее всего вы сталкивались с этим. Вы создали модель машинного обучения (ML) и обучили ее на большом количестве данных. Результаты валидации выглядят очень многообещающе, поэтому вы отправляете модель на подготовку к производству, и вдруг что-то не так. Модель не провалилась полностью, но ваши показатели не соответствуют тому, что вы наблюдали на этапе обучения и оценки. Пришло время выделить время для проверки работоспособности, чтобы вы могли выяснить, что пошло не так, и как это..
Векторные вложения и недвижимость: вариант использования для выбора сопоставимых свойств «яблоки к яблокам»
Первоначально опубликовано в блоге Hello Data: https://hellodata.ai/blog/vector-embeddings-real-estate-a-use-case-for-apples-to-apples-selection-of-comparable- свойства/
Одной из наиболее частых проблем, с которыми сталкиваются инвесторы в недвижимость, является объективное определение наилучшей цены для потенциальных приобретений. На рынке, с которым они знакомы, это может быть просто — они знают цены, потому что знают рынок как свои пять пальцев. Однако, если они хотят выйти на..
Начало работы с OpenAI API
Автор Летисия Кавамото , руководитель отдела разработки Devpass
Кто в наше время не знает ChatGPT? Мы уже использовали его для различных целей в нашей повседневной жизни в качестве разработчиков, но как мы можем сделать следующий шаг и создать приложения с помощью этой технологии?
В этой статье мы шаг за шагом рассмотрим, как создать Node.js API, который интегрируется с OpenAI, чтобы использовать возможности генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в наших приложениях.
Шаг..
Вопросы этики и конфиденциальности при обучении с подкреплением с обратной связью
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, который позволяет алгоритмам учиться на основе обратной связи, полученной из окружающей среды. Человеческая обратная связь может быть ценным источником информации в этом процессе, но она также вызывает вопросы этики и конфиденциальности. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые вопросы этики и конфиденциальности, связанные с использованием отзывов людей для обучения алгоритмов обучения с подкреплением, и обсудим некоторые..
Я попросил ChatGPT написать средний блог на Knowledge Graph
а вот ответ…
“
Графики знаний в последние годы привлекают большое внимание, и на то есть веские причины. Они позволяют упорядочивать и объединять большие объемы данных осмысленным образом, упрощая извлечение информации и принятие бизнес-решений. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из новых тенденций в графах знаний, которые появляются в отрасли.
Связанные данные . Связанные данные — это способ связать данные из разных источников и сделать их более доступными. Это..
Минеральные исследования 4.0
Mineral Exploration 4.0
Как бы изменились показатели открытия, если бы мы были более открытыми для данных? Как машинное обучение и искусственный интеллект меняют то, как мы исследуем месторождения и ориентируемся на них?
Это вопросы, которые обсуждались во время Mineral Exploration 4.0 на Ассоциации геологов и разработчиков Канады (PDAC) 2019. Организованное OZ Minerals и Unearthed , обсуждение возникло, когда OZ Minerals запустили свои открытые данные Explorer Challenge . в..
Как создать собственный чат GPT: подробное руководство для начинающих
Я рекомендую вам прочитать мою статью под названием Понимание внутренней работы ChatGPT и ее влияние на языковую обработку », чтобы лучше понять технологию чата GPT, прежде чем разрабатывать технологию, аналогичную ChatGPT.
Чтобы разработать ИИ, аналогичный ChatGPT, вам могут потребоваться знания в различных технологиях и областях. Я попытаюсь объяснить эти технологии по порядку:
И. Обработка естественного языка (NLP): ChatGPT был разработан с использованием технологии..
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..