Публикации по теме 'ai'
Изучение интересных идей проектов машинного обучения
Введение
В сегодняшнем быстро развивающемся технологическом мире машинное обучение превратилось в преобразующую силу, производящую революцию в самых разных отраслях: от здравоохранения и финансов до развлечений и транспорта. Способность машин учиться на данных и принимать обоснованные решения открыла беспрецедентные возможности для инноваций и решения проблем. Независимо от того, являетесь ли вы новичком, заинтригованным миром алгоритмов, или опытным практиком, стремящимся расширить..
Выбор функций в машинном обучении
При построении модели машинного обучения мы сталкиваемся с множеством функций (зависимых переменных), которые могут добавлять или не добавлять какое-либо значение к целевой переменной. Если мы используем все функции, это может привести к неэффективному коду с большими временными задержками, а также к переподгонке моделей. Следовательно, мы используем метод под названием «Выбор функций», чтобы удалить избыточные функции и построить общую подходящую модель.
Технику выбора фильтра можно..
Изучаем Python снова за 60 дней! Часть 1 дня 5.
Прежде чем читать блог, я просто хочу сказать вам, что я делаю части дня 5, потому что я собираюсь продвигать курс и охватывать 2 часа лекции и помещать 2 концепции в каждую часть. Так что я думаю, что это будет немного долго для дня 5. Что ж, наслаждайтесь!
День 5 : – Итак, первая часть дня. Я узнал о математических операциях , которые можно использовать в Python. Изображение операций и результат приведены ниже, поскольку изображение говорит само за себя, поэтому я не буду объяснять..
Отравление свода знаний
Одной из потенциальных угроз безопасности в области искусственного интеллекта является концепция, известная как «отравление корпуса». Этот риск связан с тем, что злоумышленник преднамеренно вводит вводящие в заблуждение или вредоносные данные в набор обучающих данных модели ИИ. Но что это значит и как это влияет на системы ИИ и их пользователей?
Обучение ИИ и наборы данных
Прежде чем мы рассмотрим концепцию отравления корпуса, важно понять, как обучаются системы ИИ. Модели ИИ..
Машинное обучение. Рецепт большего сходства?
Машинное обучение. Рецепт большего сходства?
Я никогда не был большим поклонником знаменитого Следующего Рембрандта . Впервые он был представлен мне на кибер-жюри Cannes Lions в 2016 году, и, помимо более общих мыслей о том, что в нем отсутствует связь с ING и т. Д., Моя основная проблема заключалась в следующем: это была в буквальном смысле обычная работа. Агентство использовало машинное обучение и проанализировало знаменитые картины Рембрандта, чтобы создать новое - в основном..
OpenOrca-Preview1–13B: экономичная языковая модель
Введение
Языковые модели — это мощные инструменты, которые могут генерировать тексты на естественном языке на основе заданных входных данных или контекста. У них много применений в обработке естественного языка, таких как обобщение текста, ответы на вопросы, создание диалогов и многое другое. Однако большинство существующих языковых моделей либо предварительно обучены на больших корпусах текстов, которые могут не отражать конкретную область или интересующую задачу, либо настроены на..
Шаг 4. Освоение предварительной обработки текста — 3
На этом этапе мы изучаем более продвинутые методы преобразования наших текстовых данных в числовые векторы, что делает их пригодными для алгоритмов. Эти методы в основном относятся к категории распределенных представлений.
Распределенные представления
Распределенные представления являются противоположностью локальных представлений. Это плотные векторы, которые обычно намного меньше размера словаря и разработаны таким образом, чтобы улавливать сходство между связанными словами...
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..