Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Квантовое машинное обучение и будущее ИИ
   
 [Ссылка на баннер:  https://drive.google.com/file/d/1B5Lx8PFbpYcFBhf8FMFcOWcm2uTcAc62/view?usp=sharing  
 Ссылка на изображение:  https://www.pexels.com/photo/high-angle-photo-of-robot-2599244/ ] 
 Квантовое машинное обучение — это мощный инструмент, призванный обеспечить цифровую трансформацию, к которой постепенно прибегают многие организации.  Это управляемый данными аспект автоматизации, основанный на постоянном развитии квантовых вычислений как в теории, так и на практике.  Все..
        Инновационные идеи обучения с самостоятельным обучением, часть 4 (машинное обучение)
  Карты высоты купола с субметровым разрешением с использованием самоконтролируемого обучения и преобразователя зрения, обученного на Aerial и GEDI Lidar (arXiv)  
 Автор:  Джейми Толан ,  Хунг-и Ян ,  Бен Носаржевски ,  Гийом Куэрон ,  Хюи Во ,  Джон Брандт ,  Жюстин Споре ,  Саянтан Маджумдар ,  Даниэль Хазиза ,    Джанаки Вамараджу ,  Тео Мутаканни ,  Пётр Бояновски ,  Трейси Джонс ,  Брайан Уайт ,  Тобиас Тике ,  Камилль Купри  
 Аннотация: Картирование структуры растительности имеет..
        Как работают встраивания графов, часть 2 (машинное обучение)
   
  Неприводимость полинома Тутта вложенного графа (arXiv)   
  Автор:   Джоанна А. Эллис-Монаган ,  Эндрю Дж. Гудолл ,  Иэн Моффат ,  Стивен Ноубл ,  Луис Вена . 
  Аннотация:  мы доказываем, что полином ленточного графа графа, вложенного в ориентируемую поверхность, неприводим тогда и только тогда, когда вложенный граф не является ни дизъюнктным объединением, ни соединением вложенных графов.  Этот результат аналогичен тому факту, что многочлен Тутте графа неприводим тогда и только тогда,..
        Машинное обучение состязательных атак: это все развлечения и игры, пока кто-то не пострадает
 Машинное обучение, и, в частности, так называемое «глубокое обучение», является бесспорно мощным инструментом, который произвел революцию в определенных типах задач классификации, в частности, в распознавании изображений/объектов, распознавании и синтезе речи, а также в автоматическом языковом переводе.  Непрофессиональные термины, используемые в связи с областью, такие как «нейронный», «интеллект», «глубокий» и «обучение», вызывают мысленные образы чего-то похожего на мозг или разум,..
        Эффективность голосового поиска может изменить то, как мы общаемся
   
 Появление голосового поиска меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями и с нашим «коллективным сознанием».  Мы сделали жизненно важный шаг на пути к объединению биологии (нашего голоса) с технологиями.  Скоро мы будем жить в эпоху, когда простой и нормальный распорядок современной жизни - набор текста - будет таким же устаревшим, архаичным и даже таким же своеобразным, как мы находим сегодня стационарный телефон.  Голосовой поиск возьмет верх, и скоро даже экраны могут стать..
        Краткая история машинного обучения
   
 Введение 
 Привет!  Сегодня я хотел бы рассказать вам об истории  машинного обучения . 
 Почему история?  Я думаю, полезно знать, как именно развивалось машинное обучение.  Особенно в наши дни, когда он разрабатывается, например, как  инструмент для рекрутинга . 
 Многие из нас, должно быть, уже имели дело с таким  программным обеспечением ИИ , даже не подозревая об этом! 
 Начнем с того, о чем, собственно, мы и будем говорить. 
 Что такое глубокое обучение? 
 Сначала нам нужно..
        Рекомендации по книгам: наука о данных для бизнеса
 В эпоху цифровых технологий данные стали источником жизненной силы успешных организаций.  Имея под рукой огромное количество информации, способность извлекать значимые идеи и преобразовывать их в действенные стратегии стала критическим навыком для бизнеса.  В этом контексте книга Фостера Провоста и Тома Фосетта «Наука о данных для бизнеса: что вам нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении» представляет собой маяк знаний, предлагающий исчерпывающее руководство по..
        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..