Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Что такое многоцелевая оптимизация?
Теория понятно объяснила.
Цель одноцелевой оптимизации проста. У вас есть какая-то цель/функция/показатель/соответствие/критерий , которую вы хотите оптимизировать (то есть максимизировать или минимизировать) с учетом некоторых входных параметров. Примерами являются оптимизация заголовка (ввод) видео на YouTube, чтобы максимизировать количество просмотров (цель) или оптимизация маршрута (…
Лучшие индийские стартапы для работы в 2022 году
9 лучших индийских стартапов, которые будут работать в 2022 году
Упомянутые стартапы перспективны и инновационны, а их идеи привлекают внимание капиталистов и потребителей на текущем рынке. Взгляните на список и познакомьтесь с некоторыми подробностями о них.
Вот как А. Предвзятость действительно бывает - и почему ее так сложно исправить
Предвзятость может закрасться на многих этапах процесса глубокого обучения, и стандартные методы информатики не предназначены для ее обнаружения.
Карен Хао
За последние несколько месяцев мы задокументировали, как подавляющее большинство ИИ…
Почему Джеффри Хинтон покидает Google?
Приветствую вас, друзья-энтузиасты ИИ! Это ya boi, Ritz, и я здесь, чтобы поделиться горячими, свежими и забавными новостями из мира ИИ! Приготовьтесь смеяться до слез, узнавая о последних и не очень важных разработках в области искусственного интеллекта. Пристегнитесь!
Что происходит в Google с Джеффри?
Итак, обо всем по порядку: Джеффри Хинтон (он же «Крестный отец ИИ») встал и покинул Google, как неудачник из Tinder. В чем его дело? Он беспокоится о будущем ИИ и о том, как он..
Работа с уравнением Клейна-Гордона, часть 1 (квантовая физика)
Принцип неопределенности и оценки затухания энергии дробного уравнения Клейна-Гордона с пространственным затуханием (arXiv)
Автор: Соитиро Судзуки
Аннотация: мы рассматриваем s-дробное уравнение Клейна-Гордона с пространственным затуханием на Rd. Недавние исследования показывают, что так называемые геометрические условия контроля (GCC) тесно связаны с полугрупповыми оценками уравнения. В частности, в случае d=1 известно необходимое и достаточное условие экспоненциальной..
5 обязательных терминов в анализе временных рядов
Фундаментальная часть науки о данных
Временной ряд — это последовательность наблюдений или измерений, упорядоченных во времени. Первое, что приходит на ум, когда речь заходит о временных рядах, — это цены на акции. Однако временные ряды распространены повсеместно.
Годовое количество осадков в географическом месте, ежедневный объем продаж продукта в супермаркете, ежемесячное энергопотребление фабрики, почасовые измерения химического процесса — все это примеры временных рядов...
Основы машинного обучения (проще)
Что ( даже ) такое машинное обучение?
Для этого существует официальное определение, но поскольку это все, что я вам объяснил, машинное обучение – это метод, позволяющий компьютеру выполнять длинные вычисления и обрабатывать большие объемы данных , чтобы он мог распознавать все присутствующие в нем функции и закономерности , а затем принимать необходимое решение. Вы должны указать, чему он должен научиться и какой ответ он должен дать.
На чем основано машинное обучение?..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..