Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Масштаб теперь является ответственностью
Масштаб теперь является ответственностью
За последние несколько десятилетий ИИ прошел через циклы ажиотажа и разочарования, часто не получая широкого распространения из-за значительных требований, которые он предъявлял. Для создания эффективных решений ИИ необходимы три ключевых актива: капитал, опыт и данные.
Многие инициативы в области искусственного интеллекта не смогли обеспечить прогнозируемую рентабельность инвестиций из-за требуемых значительных инвестиций. Следовательно,..
Сегментация клеток в Институте Алана Тьюринга
20–12–2019
Мне посчастливилось попасть на декабрьский раунд Групп по изучению данных Института Алана Тьюринга в Британской библиотеке здесь, в Лондоне. Это 5-дневный хакатон, на котором вы будете работать над большими, интересными (и часто засекреченными) наборами данных. Идея состоит в том, что эти данные связаны с реальными проблемами, которые имеют значительное влияние.
Проекты
В этом туре у нас были проекты от DSTL , WWF и Национального архива среди прочих. Я был очень..
Полное руководство для инженера машинного обучения
Полное руководство для инженера машинного обучения
Я получил множество запросов относительно рекомендуемого карьерного пути, чтобы стать инженером машинного обучения или специалистом по данным.
В этой части я стремлюсь дать общее руководство для всех, кто стремится стать инженером машинного обучения.
Отказ от ответственности: важно отметить, что путь к успеху в этой области (или, если на то пошло, в любой другой) может сильно различаться в зависимости от различных факторов, таких..
Маркировка данных
Разметка данных – важнейший процесс в области машинного обучения, который включает присвоение меток или тегов образцам данных, чтобы алгоритмы могли распознавать шаблоны и делать прогнозы на основе новых данных. Это фундаментальный этап подготовки. данные для использования в моделях машинного обучения. В этом эссе мы обсудим важность маркировки данных, связанные с ней проблемы и некоторые передовые методы обеспечения качества маркированных данных.
Важность маркировки данных
Маркировка..
Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Разрешите вашему чат-боту интеллектуально устранять неоднозначность с помощью автоматического обучения
Устранение неоднозначности - часть естественного человеческого разговора
Введение
Ваш чат-бот должен быть включен для устранения неоднозначности
Вместо того, чтобы по умолчанию использовать намерения с высочайшей степенью уверенности, чат-бот должен проверить оценку достоверности 5 лучших матчей.
Если эти оценки близки друг к другу, это показывает, что ваш чат-бот действительно..
Приложения RCNN часть 2 (машинное обучение)
iFS-RCNN: инкрементный сегментатор экземпляров с несколькими выстрелами (arXiv)
Автор : Хой Нгуен , Синиса Тодорович
Аннотация . В этом документе рассматривается инкрементная сегментация нескольких экземпляров, когда появляется несколько примеров новых классов объектов, когда доступ к обучающим примерам старых классов больше недоступен, и цель состоит в том, чтобы хорошо работать в обоих случаях. старые и новые классы. Мы делаем два вклада, расширяя общую структуру..
Склонность к инвестиционным рекомендациям
Фон
Финансово грамотные люди всегда приобретали активы за ликвидные деньги, чтобы потом пожинать плоды. Но набор « финансово грамотных » людей составляет очень маленькую долю среди большого населения. Это верно даже для развитых стран, таких как США, и ситуация еще хуже в развивающихся странах, таких как Индия. Суть в том, что неэффективность инвестиций — это проблема, которую необходимо решать независимо от экономического положения региона. Пока мы говорим, в банковской и финансовой..
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..