Публикации по теме 'ai'
Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения: последние
Использование сред
Одна вещь, которая мне очень помогла, — это отдельные среды для Python 2 и Python 3. Я использовал conda create -n py2 python=2 и conda create -n py3 python=3 для создания двух отдельных сред, py2 и py3 . Теперь у меня есть общая среда использования для каждой версии Python. В каждой из этих сред я установил большинство стандартных пакетов обработки данных (numpy, scipy, pandas и т. д.). Помните, что при первоначальной настройке среды вы начнете только со..
Как сверточные нейронные сети учатся классифицировать изображения
Вы когда-нибудь задумывались, как компьютеры могут распознавать и классифицировать изображения? Как работает распознавание лиц и компьютерное зрение?
Сверточные нейронные сети (также известные как ConvNets или CNN) - это тип нейронной сети для классификации изображений. Они могут взять изображение и классифицировать его по разным категориям, например, кошка или собака!
Сверточные нейронные сети 🦾
Сверточные нейронные сети или CNN - это тип нейронной сети, которая особенно хороша для..
Раскрытие основ моделей классификации
Раскрытие основ моделей классификации
Классификация — это контролируемая задача машинного обучения, в которой алгоритм пытается классифицировать новые точки данных на основе помеченных данных. Модель классификации — это математическая функция, которая сопоставляет входные данные с выходными категориями. В этой статье мы рассмотрим модели классификации, их типы и то, как они работают.
Типы моделей классификации
Существует несколько типов моделей классификации. Наиболее..
Инструменты интерпретируемости для понимания ваших моделей машинного обучения (часть 1)
Существуют мощные инструменты, помогающие людям понять модели машинного обучения (ML) "черного ящика". Включение их в разработку нашей модели может помочь проложить путь к более надежным, безопасным и беспристрастным системам машинного обучения.
Системы искусственного интеллекта (ИИ) имеют широкое применение в биологии, здравоохранении, автономном вождении, обработке естественного языка, компьютерном зрении и других областях. Передовые системы, такие как GPT-3 (см. этот пост..
Создание проекта прогнозирования продаж с нуля: пошаговое руководство
Углубленный анализ данных, передовые методы и как наука о данных формирует будущее розничной торговли
Введение в вызов
Вы когда-нибудь задумывались, как крупным розничным сетям удается поддерживать свои запасы в полном соответствии со спросом ? С этой проблемой сталкиваются даже европейские гиганты, такие как аптеки Rossmann . С сетью, насчитывающей более 3000 магазинов в 7 странах , прогнозирование продаж на следующие шесть недель стало колоссальной задачей .
Сила науки о..
Почему «данные как продукт» нуждаются в обнаружении данных?
То, как мы разрабатываем информационные продукты для внешних и внутренних потребителей, противоречиво. внешние потребители – это наши заказчики, клиенты или конечные пользователи, которые составляют основу нашей прибыли . внутренние потребители — это команды, работающие с данными, продуктами, операциями или маркетингом, которые составляют основу организации для создания успешных продуктов, приносящих прибыль. Хотя мы уделяем огромное внимание нашим внешним потребителям, что мы..
Исследователи обнаруживают уязвимости в ИИ Чат-боты
Хьюстон у нас проблема. Новаторское открытие исследователей из Университета Карнеги-Меллона и Центра искусственного интеллекта. Безопасность потрясла техническое сообщество. Они успешно обошли барьеры, установленные А.И. разработчикам ограничить языковые модели, такие как ChatGPT от OpenAI, Bard от Google, Bing Chat от Microsoft и Claude 2 от Anthropic. Это откровение вызывает серьезную озабоченность по поводу потенциального неправильного использования больших языковых моделей (LLM) в..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..