Публикации по теме 'ai'
Что происходит, когда (n+1)-й элемент вставляется в динамический массив размера n?
Посмотрим, как распределяется память в массиве, при объявлении массива размера n для этого выделяется некий непрерывный блок памяти.
например, когда массив размером 5 объявил, что каждая единица занимает 2 байта, а непрерывный блок памяти, если он начинается с 1000, тогда выделенная память находится в диапазоне от 1000 до 1010.
Здесь непрерывная память после выделения следующей памяти используется другими переменными или любыми другими данными. поэтому следующее 1011 место занято...
Что увольнения Salesforce говорят о машинном обучении
Когда я начал работать в Salesforce в июле 2017 года, цена акций составляла около 87 долларов, а численность персонала составляла около 25 000 человек. Когда я покинул компанию в мае 2021 года, акции стоили 240 долларов, а в ней работало более 50 000 сотрудников.
Это огромный рост, но в период с 2021 по 2022 год численность персонала выросла на колоссальные 30 000 человек, даже несмотря на то, что акции упали до 130 долларов в январе этого года после того, как 2022 год начался с 250..
Машинное обучение и задачи комбинаторной оптимизации
Возможно, наиболее распространенной из всех математических тем, которые появляются в промышленных приложениях, является тема комбинаторной оптимизации. Комбинаторная оптимизация - это класс задач, состоящий в поиске оптимального объекта из конечного набора объектов. Известные и вездесущие примеры таких проблем включают задачу коммивояжера , задачу маршрутизации транспортных средств (CVRP), задачу о ранце , максимальную проблема потока и любая проблема целочисленного программирования..
ИНДУСТРИАЛИЗАЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ II
В 16-м выпуске отчета о бизнес-аналитике в партнерстве с Bright Talk мы более подробно рассмотрим решения для машинного обучения, в частности, машинное обучение, ориентированное на данные, и конвейеры машинного обучения, в беседе с Радждипом Бисвасом, директором Advanced Аналитика и машинное обучение в Microsoft и Ник Спирин, соучредитель и генеральный директор Metapixel AI
Мы коснулись важности качества данных и того, что можно назвать своего рода ориентированной на данные стратегией..
Заполнение недостающей середины: практические шаги к операциям с улучшенным ИИ
В недавней статье Wall Street Journal освещается новый подход к трансформации бизнеса. Вместо того, чтобы пытаться вытеснить свою рабочую силу и заменить ее более быстрыми и дешевыми эквивалентами ИИ, несколько ведущих компаний решили использовать ИИ для расширения возможностей своего человеческого персонала. Это все равно, что дать своим сотрудникам сверхспособности, которые позволяют им понимать и обрабатывать невероятно большие объемы цифровой информации с захватывающей дух скоростью..
Неудобная правда о «Неудобной правде» об ИИ в здравоохранении
доктора Панч, Мэтти и Сели недавно опубликовали в журнале Nature’s Partner Journal статью Цифровая медицина под названием «Неудобная правда об ИИ в здравоохранении». Это наводит на размышления, и я рекомендую потратить время на его прочтение. Они определяют огромную проблему в здравоохранении. Но какими бы блестящими ни были три автора, и как бы мне не хотелось с ними не соглашаться, я думаю, что важно предложить второе мнение о причине болезни и последующем курсе лечения...
Ограничения машинного обучения в кибербезопасности
Как методы машинного обучения (ML) в настоящее время используются в кибербезопасности?
По мере того, как количество данных, создаваемых ежедневно, увеличивается (уже предположительно составляет 2,5 квадриллиона байтов в день [1]), методы машинного обучения позволяют нам группировать, организовывать и превращать эти данные в полезную информацию. Это особенно верно в сфере кибербезопасности.
Не пугайтесь термина Машинное обучение . На самом деле он просто означает компьютер, который..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..