WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'artificial-intelligence'


«Теперь вы можете извлекать код из снимков экрана: магия «частей для разработчиков!»
В постоянно развивающемся мире технологий появилось новое чудо, которое должно произвести революцию в способах взаимодействия разработчиков с кодом. Представьте себе, что вы можете извлечь код из скриншотов одним щелчком мыши. Звучит как волшебство, правда? Что ж, это не волшебство, а инновационный инструмент искусственного интеллекта под названием «Pieces for Developers». Миссия Pieces — существенно улучшить взаимодействие разработчиков с мельчайшими элементами в их повседневных..

Введение в глубокое генеративное моделирование: раскрытие творчества с помощью ИИ
Рост генеративных моделей в машинном обучении В быстро развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ) генеративные модели стали мощными инструментами, стимулирующими творчество и инновации. Среди них выделяется глубокое генеративное моделирование, открывающее захватывающие возможности в различных областях, от генерации изображений до обработки естественного языка. Я очень рад пригласить вас в путешествие в мир глубокого генеративного моделирования. Понимание генеративных моделей..

Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 1)
Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 1) Машинное обучение стало преобразующей силой в различных отраслях, позволяя нам принимать решения на основе данных и решать сложные проблемы с беспрецедентной точностью. Однако путь к успеху в машинном обучении не является прямым. Представьте себе решение задачи машинного обучения как сборку сложной головоломки. Поначалу кусочки могут казаться разрозненными и громоздкими, но при правильном..

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 тренировку, последующий анализ становится решающим. Не всегда просто знать, какие показатели использовать. В этой статье я рассмотрю точность, точность, отзывчивость, оценку f1 и матрицу неточностей для измерения эффективности вашего классификатора. Верно против ложного и положительного против..

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 с агрегатором. В этих цепочках распределение процесса на следующий период зависит как от текущего состояния процесса, так и от действительнозначной функции текущего распределения процесса. Мы приводим условия единственности инвариантного распределения для этих цепочек, которые не опираются на..

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 возможностях Seaborn, библиотеки Python, которая изменит способ визуализации данных. Я Гейб А., ветеран Python и анализа данных с более чем десятилетним опытом, и я очень рад поделиться с вами чудесами Seaborn. Возможно, вы уже знакомы с Matplotlib — популярной библиотекой для визуализации..

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 самолетов, которые будут с огромными усилиями служить простым людям. Чтобы сделать это немного проще, Blinx AI с его приложениями на основе ИИ в аэрокосмической отрасли помогает сделать облачный путь немного яснее. Уникальное приложение «Aircraft Maintenance Predictor» прогнозирует и немедленно уведомляет..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]