WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Документы, принятые на ICML 2017, и ML @ GT
Список принятых документов на ICML2017 был опубликован вчера, и Андрей Карпатий опубликовал очень хороший пост , в котором анализируется принятие институтом. Из 1701 заявки было принято 433 статьи (или примерно 25,46%) от 420 различных организаций. Я рад видеть очень сильное представительство Machine Learning @ Georgia Tech ( ML @ GT ) с 13 статьями (Андрей сообщил о 14, но я смог найти только 13 - по консервативным оценкам). Таким образом, GT входит в десятку лучших среди учебных..

Узнайте все о различиях между ИИ и машинным обучением!
Сегодня в моде искусственный интеллект и машинное обучение. Прежде чем указывать на различия, давайте разберемся, в чем именно они заключаются. Искусственный интеллект Термин «искусственный» в ИИ означает созданный человеком, а интеллект подразумевает способность понимать. ИИ можно понимать как исследование компьютерного обучения, позволяющее ему выполнять задачи, с которыми люди справляются лучше. Поэтому интеллект человека в машине. Машинное обучение Это означает, что машина..

Статистика - это грамматика науки о данных - Часть 1/5
Обновление статистики, чтобы начать путешествие в области науки о данных Карлу Пирсону , британскому математику и, возможно, отцу современной статистики, приписывают цитату: «Статистика - это грамматика науки» Здесь мы просто сосредоточимся на статистике, связанной с наукой о данных - посмотрите, что я там сделал? 😄 Библиотеки машинного обучения, такие как Tensorflow или scikit-learn, скрывают от пользователя почти всю сложную математику. Это означает, что нам не нужно..

Глубокое погружение в Адама: понимание математики и реализация алгоритма оптимизации
Алгоритмы оптимизации необходимы в машинном обучении и глубоком обучении. Они помогают минимизировать функцию стоимости или потерь и повысить точность модели. Одним из таких алгоритмов является алгоритм оптимизации Адама. Это адаптивный алгоритм оптимизации скорости обучения, который сочетает в себе преимущества двух других алгоритмов оптимизации: AdaGrad и RMSProp. В этой статье мы подробно рассмотрим алгоритм оптимизации Адама. Обзор алгоритма Алгоритм оптимизации Адама..

Whisper — это пакет Python для генерации текста с использованием мощных языковых моделей OpenAI с кодом…
Whisper — это пакет Python, предоставляющий простой в использовании интерфейс для генерации текста с использованием мощных языковых моделей OpenAI. С помощью Whisper новички могут легко создавать ответы на естественном языке на вводимые пользователем данные в своих приложениях или автоматизировать такие задачи, как создание описаний продуктов или подведение итогов новостных статей. В этом блоге мы рассмотрим этапы установки и использования Whisper в Python, чтобы даже новички могли начать..

Изучение вариантов использования и приложений машинного обучения и искусственного интеллекта для раскрытия их полного потенциала
Введение. Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) появились как преобразующие технологии, способные произвести революцию в различных отраслях и областях. Эти интеллектуальные системы обладают способностью анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и делать точные прогнозы или решения. В этом блоге мы рассмотрим различные приложения машинного обучения и искусственного интеллекта, подчеркнув их значительное влияние на различные отрасли...

«Баланс между преимуществами и вредами искусственного интеллекта и машинного обучения»
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это быстро развивающиеся области, которые меняют то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с окружающим миром. У них есть потенциал революционизировать отрасли, решать сложные проблемы и повышать качество нашей жизни. Однако они также создают потенциальные риски и проблемы, которые необходимо решить, чтобы обеспечить их ответственную разработку и использование. Искусственный интеллект — это имитация процессов человеческого..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]