Публикации по теме 'ai'
Предприятия постепенно переходят к ИИ
Автор Ирвинг Владавски-Бергер
После десятилетий обещаний и ажиотажа AI теперь по-видимому, повсюду . За последние несколько лет собрались необходимые ингредиенты, чтобы продвинуть ИИ за пределы исследовательских лабораторий на рынок: мощные и недорогие компьютерные технологии; огромное количество данных; и продвинутые алгоритмы, включая машинное обучение .
Хотя ИИ, вероятно, станет одной из самых важных технологий нашей эпохи, мы все еще находимся на ранних стадиях..
Раскрытие преимуществ ИИ для бизнеса: руководство для руководителей
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машины выполнять когнитивные функции, обычно связанные с человеческим разумом, такие как восприятие, рассуждение, обучение, взаимодействие с окружающей средой, решение проблем и даже проявление творчества. ИИ революционизирует различные отрасли, делая бизнес более эффективным и прибыльным.
Различные типы ИИ
Машинное обучение : алгоритмы, обученные на данных для выявления закономерностей и обучения тому, как делать прогнозы и..
4 лучших приложения для работы с большими данными в страховании
Большие данные помогают страховым компаниям обрабатывать огромные объемы данных, генерируемых их пользователями. А когда вы можете обрабатывать большие объемы данных, появляются новые идеи — даже в отношении предложений, которые компании предоставляли годы . Эти идеи могут дать ценную информацию о ценообразовании, рисках, поведении и даже мошенничестве.
Но именно как большие данные раскрывают эти идеи? И что это значит для вашей компании? Давайте углубимся в лучшие приложения больших..
Что такое компьютерное зрение 2022?
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет компьютерам и системам извлекать значимую информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных входных данных — и предпринимать действия или давать рекомендации на основе этой информации. Если ИИ позволяет компьютерам думать, то компьютерное зрение позволяет им видеть, наблюдать и понимать.
Компьютерное зрение работает почти так же, как и человеческое, за исключением того, что у человека есть..
Будущее науки о данных: 10 прогнозов на ближайшие 5 лет
Наука о данных — относительно новая область, которая постоянно развивается. По мере того, как собирается все больше и больше данных, возрастает потребность в людях, которые могут их анализировать и понимать. Будущее науки о данных выглядит очень многообещающе, и прогнозы предполагают, что ее популярность и значение будут продолжать расти. Вот 10 прогнозов на ближайшие 5 лет:
1. Наука о данных станет еще более важной в бизнесе.
Наука о данных — это относительно новая область, в..
Paige.AI борется с раком с помощью искусственного интеллекта и вычислительной патологии
На протяжении десятилетий патологи ставили диагноз рака, выполняя биопсию и исследуя образец опухоли пациента под микроскопом. Теперь все большее количество патологов высшего уровня внедряют методы искусственного интеллекта для улучшения диагностики рака.
Paige.AI - это стартап из Нью-Йорка, который борется с раком с помощью ИИ. Запущенная в прошлом месяце, компания имеет эксклюзивную лицензию на передачу данных с Мемориальным онкологическим центром Слоуна Кеттеринга (MSK) -..
Совместные проекты Omdena (Часть 2): Мой опыт Omdena
Совместные проекты Omdena (Часть 2): Мой опыт Omdena
Введение
Эта статья содержит краткое изложение последнего проекта Omdena, в котором я и другие сотрудники участвовали. В ней объясняется проблема, структура сотрудничества, вклад и полученные знания.
Название проекта : «Разработка модели искусственного интеллекта для определения местоположения школ в Судане по спутниковым снимкам».
Проблема
Точные данные о местоположении школ имеют решающее значение для Giga , совместной..
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..