Публикации по теме 'ai'
Тестирование на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
Еще одна тенденция тестирования программного обеспечения, на которую стоит обратить внимание в 2023 году, — это искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). AI и ML сегодня не являются новыми терминами. От мобильных приложений до чат-ботов и систем прогнозирования — ИИ проникает во все. Согласно анализу GrandViewResearch, к 2021 году этот рост превратился в отрасль с оборотом 62,3 миллиарда долларов, при этом темпы роста составляют 40%.
Все реализации искусственного..
Обнаружение и распознавание автомобилей с использованием сетей DNN
Обнаружение и распознавание автомобилей с использованием сетей DNN
Многое было сказано и сделано об инновациях в автомобильной промышленности в 2017 году. Электродвигатели и альтернативные виды топлива резко подрывают важнейшую механику движения и силовые установки… В то же время автомобили получают возможность самостоятельного вождения и более глубокую осведомленность об окружающей среде - спасибо компьютерному зрению и машинному обучению.
По мере того, как мы идем дальше в этом..
Vidrovr получает награду NSF Phase II Award
Американский посевной фонд при поддержке NSF предоставляет финансирование для R Помогает малым предприятиям продвигать инновации из лаборатории на рынок.
Нью-Йорк, штат Нью-Йорк — компания Vidrovr Inc. получила грант Национального научного фонда (NSF) Small Business Innovation Research (SBIR) Phase II Grant в размере 750 000 долларов США для коммерциализации инновационных технологий путем проведения исследований и разработок в области использования машинного обучения и компьютерного..
ИИ для кода: набор данных IBM CodeNet позволяет ИИ решать задачи программирования
Программное обеспечение пожирает мир. Программное обеспечение теперь пронизывает каждую часть нашего существования; Сервисы Google вместе содержат более 2 миллиардов строк кода, а современный автомобиль содержит около 100 миллионов строк кода. Создание, отладка, обслуживание и обновление этих сложных программных систем — монументальная задача.
Быстро развивающаяся дисциплина, известная как AI for Code, призвана помочь разработчикам программного обеспечения повысить свою..
Обучение с подкреплением Глава 5 — Методы Монте-Карло (Часть 2: Контроль Монте-Карло)
Глава 5 Серия:
Часть 1 — Прогноз Монте-Карло Часть 2 — Контроль Монте-Карло Часть 3 — MC без изучения стартов Часть 4 — Вне политики посредством выборки по важности
Код: https://github.com/nums11/rl
В предыдущей статье мы узнали о методах Монте-Карло, о том, чем они отличаются от методов динамического программирования и как их можно использовать для оценки значений состояния для политики. В этой статье мы узнаем, как их можно использовать для оценки ценности действий, а..
Визуальное семантическое сходство слова с предложением для создания титров: усвоенный урок
В этом сообщении в блоге я поделюсь с вами некоторыми знаниями и уроками, извлеченными из нашей недавней идеи исследования , которая должна работать в теории (т. е. BERT + GloVe), но на практике она не работает в нашем сценарии.
Недавний современный прогресс в предварительно обученных моделях зрения, языка и субтитров к изображениям в значительной степени зависит от длительного обучения на обильных данных. Однако эти улучшения точности зависят от длительных итераций обучения и наличия..
Обучение ML — PAC Learning
Мы очень хорошо понимаем важность размера набора данных при обучении машинному обучению. Принимая во внимание, что когда дело доходит до того, что будет хорошо изучено алгоритмом среди набора данных, и насколько хорошо он будет изучен, становится трудно ответить.
В машинном обучении у нас есть структура, которая может помочь нам ответить на вопрос, что можно эффективно изучить с помощью алгоритма, а также определить размер выборки, что может дать лучший результат . Эта структура..
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..