Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Почему я присоединился к AI.Reverie: устранение пробела в предметной области или превращение синтетических данных в «настоящие»
Я провел последнее десятилетие, исследуя и разрабатывая технологии, которые позволяют предприятиям и организациям быстрее внедрять инновации. Совсем недавно я провел пять лет в NVIDIA, исследуя новые подходы к машинному обучению, а именно рандомизацию структурированных доменов, создание Meta-Sim и Sim2SG (Sim-to-Real Scene Graph). Вы можете найти мое исследование здесь .
Почему я потратил так много времени на это пространство, которое может показаться эзотерическим? Я считаю, что..
Автоэнкодеры ~ Глубокие генеративные модели
Введение
В последние годы разработка DGM стала одной из наиболее исследуемых областей практической деятельности. Книги DGM стали более многочисленными и быстро пополняются. Он широко используется в производстве реалистичных изображений, слов или фильмов; называются дип-фейками. Модели нейронных сетей с глубокой генерацией (DGM) имеют несколько скрытых слоев, обученных измерять распределение сложных приложений с высоким потенциалом с использованием большого количества выборок. В..
Вы думаете о внедрении искусственного интеллекта: шаги по его эффективному внедрению
Сегодняшняя распространенность ИИ, модного слова в ИТ, в нашей повседневной жизни неоспорима. ИИ, от беспилотных автомобилей до Софии, продолжает удивлять нас своими, казалось бы, бесконечными возможностями. Не забывайте об этой шумихе: профессионалы или соискатели, надеющиеся продвинуться по карьерной лестнице, могут извлечь выгоду из обучения искусственному интеллекту , чтобы вскочить на эту подножку прогресса. В настоящее время в области искусственного интеллекта (AI) больше всего..
Настройка XGBoost: распространенные ошибки гиперпараметров и как их избежать
Настройка гиперпараметров XGBoost имеет решающее значение для достижения оптимальной производительности. Гиперпараметры — это параметры, которые задаются до начала процесса обучения и не изучаются во время обучения. Эти параметры включают в себя такие вещи, как скорость обучения, количество деревьев и глубину дерева. Неправильная установка этих гиперпараметров может привести к неоптимальной производительности, такой как переоснащение или недообучение. Поэтому важно уделить время..
Лучшие сертификаты по науке о данных в 2022 году
Некоторые из лучших сертификатов по науке о данных, которые вы можете выбрать в 2022 году.
Сертификация Data Science предназначена для подтверждения того, знает ли человек, как работать с данными, или нет. Хотя, если у вас есть хороший список проектов в вашем портфолио, вам не нужна сертификация по науке о данных. Наличие сертификата может быть полезным, когда ваш профиль сравнивают с кем-то с такими же навыками, как у вас, но без сертификата. Сегодня существует так много..
Приложения статистических многообразий, часть 1 (машинное обучение + информационная геометрия)
Об аналоге кручения/кривизны двойственных связностей и статистических многообразиях (arXiv)
Автор : Дамианос Иосифидис
Аннотация: По аналогии с понятием неметрической двойственной связности, которое необходимо при определении статистических многообразий, мы развиваем понятие двойственной связности кручения. Следовательно, мы проиллюстрируем геометрический смысл такой двойственной связности кручения и покажем, как использование обеих связностей сохраняет растрескивание..
Работа с задачами седловой точки, часть 1 (машинное обучение)
Метод переменного отображения близости для выпукло-вогнутых задач с седловой точкой (arXiv)
Автор: Хуэй Оуян
Аннотация: Предложена итерационная схема решения выпукло-вогнутых седловых задач, связанных с общими выпукло-вогнутыми функциями. Мы продемонстрировали, что когда наша итерационная схема применяется к специальному классу выпукло-вогнутых функций, которые строятся с помощью билинейного члена связи плюс разности двух выпуклых функций, она становится обобщением нескольких..
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..