Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Вот как выбрать модель прогнозирования временных рядов
Прогнозирование временных рядов — это процесс анализа и моделирования данных временных рядов. Это помогает прогнозировать будущее поведение рынка, что полезно при принятии решений для каждого бизнеса. Некоторыми из приложений прогнозирования временных рядов являются прогнозирование погоды и климата, прогнозирование продаж, бизнес-прогнозирование, прогнозирование фондового рынка и т. Д. Работая над проблемой прогнозирования временных рядов, вы должны знать, как выбрать модель..
Лучшее из исследований по самоконтролю 2023 часть 3
Сети кодера-декодера для самоконтролируемого предварительного обучения и регрессии полосы пропускания сигнала в нисходящем направлении на цифровых антенных решетках (arXiv)
Автор: Раджиб Бхаттачарджа , Натан Уэст .
Аннотация: В этой работе представлены первые приложения обучения с самоконтролем применительно к данным от цифровых антенных решеток. Сети кодер-декодер предварительно обучаются на данных цифрового массива для выполнения самоконтролируемой задачи реконструкции шума,..
Каждый должен сыграть свою роль в создании надежного и этичного ИИ
«Стань тем изменением, которое ты хочешь видеть в мире». Махатма Ганди
Контекст
Понимали вы это или нет, но искусственный интеллект (ИИ) быстро стал частью нашей повседневной жизни. Поскольку традиционная промышленность и предприятия, такие как финтех, СМИ, здравоохранение, фармацевтика и производство, быстро внедряют ИИ в последние годы, проблемы, связанные с этикой и надежностью, растут.
Сегодня ИИ «помогает» принимать многие важные решения, влияющие на жизнь и благополучие..
Инвестиции в (ИИ)американский динамизм
Инвестиции в (ИИ)американский динамизм
автор: Мэтью Дж. Санчес, венчурный научный сотрудник 2023 г. @ Alumni Ventures (Westwood Ventures), венчурный научный сотрудник BLCK VC (когорта V); Предыдущая: Республиканский венчурный партнер; Товарищ GenZScout
🚀 TL;DR — инвестирование в дальновидных основателей и компаний, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением , определяющих будущее с помощью новых парадигм и поддерживающих внутренние и международные интересы...
Машинное обучение - графическая модель
Одно из основных различий между машинным обучением (ML) и глубоким обучением (DL) - это объем знаний в предметной области, необходимых для решения проблемы. Алгоритмы машинного обучения регулярно используют знания предметной области. Однако решение может быть необъективным, если знания неполны. Однако, если все будет сделано правильно, мы сможем решать проблемы более эффективно.
Графическая модель (GM) - это ветвь ML, которая использует граф для представления проблемы предметной..
Представляем: Agora, многомодальную исследовательскую коалицию искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для развития человечества!
Представляем: Agora, многомодальную исследовательскую коалицию искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для развития человечества!
Я с гордостью представляю Agora, исследовательскую коалицию с открытым исходным кодом, посвященную развитию области мультимодального ИИ с целью развития человечества и устранения величайших препятствий человечества, таких как болезни, смерть и наша зависимость от потребления.
Присоединяйтесь к нашему раздору, пока мы готовим это грандиозное..
Руководство по искусственному интеллекту (ИИ) для новичков
Что такое искусственный интеллект?
ИИ - это интеллект, проявляемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, проявляемого людьми и животными. Методы искусственного интеллекта включают машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, распознавание образов, обработку естественного языка и экспертные системы.
Система ИИ - это программа, которая выполняет задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Искусственный интеллект можно разделить на три различных типа:..
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..