Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Вложения слов в НЛП и его приложениях
Вложения слов - это, по сути, форма представления слов, которая связывает человеческое понимание языка с машинным. Вложения слов - это распределенные представления текста в n-мерном пространстве. Они необходимы для решения большинства проблем НЛП.
Адаптация предметной области - это метод, который позволяет моделям машинного обучения и трансферного обучения отображать нишевые наборы данных, которые написаны на одном языке, но все же лингвистически различны. Например, юридические..
Изменение системы розничной торговли: искусственный интеллект
Решения искусственного интеллекта, которые продолжают влиять на мир и получать широкое распространение в различных отраслях, продолжают открывать новые горизонты в мире розничной торговли. В результате сектор розничной торговли способствует развитию искусственного интеллекта с точки зрения инноваций и потенциала.
Цифровая трансформация розничной торговли продолжается уже несколько лет. Благодаря высокотехнологичным системам анализа данных и посетителей каждый филиал может принимать..
Как работает концепция Graph Laplacian part3(Machine Learning)
Лапласианский подход к избыточному сглаживанию на основе дробного графа (arXiv)
Автор: Сохир Маскей , Раффаэле Паолино , Арас Бачо , Гитта Кутынёк
Аннотация . Графовые нейронные сети (GNN) продемонстрировали самые современные характеристики в различных приложениях. Тем не менее, GNN часто с трудом фиксируют дальние зависимости на графиках из-за чрезмерного сглаживания. В этой статье мы обобщаем концепцию пересглаживания неориентированных графов на ориентированные. С этой..
Safurai достигает 10 000 загрузок: краткий обзор нашей первой вехи
Введение
Мы невероятно рады сообщить, что Safurai достиг отметки в 10 000 загрузок на торговой площадке Visual Studio. Это замечательное достижение является свидетельством энтузиазма и самоотверженности нашей команды и нашего поддерживающего сообщества, которые помогли нам разработать лучшее решение для разработчиков.
В этом посте мы подробно расскажем о пути, который мы прошли, чтобы достичь этой вехи, и о том, как наше невероятное сообщество Discord сыграло значительную роль в..
Введение в машинное обучение
«Прорыв в машинном обучении стоил бы 10 Microsoft» — Билл Гейтс
Я уверен, что мы все видели экраны, похожие на изображения выше, с рекомендациями только для нас. К сожалению, сотрудник Netflix не просматривает ваш профиль индивидуально, чтобы выбрать то, что вам нравится. Вместо этого Netflix использует алгоритмы машинного обучения и отслеживает каждый заголовок, который вы смотрите или проявляете интерес.
Машинное обучение: объяснение, кратко
Как следует из названия,..
Регуляризация: секрет предотвращения переобучения
В машинном обучении процесс регуляризации используется для предотвращения переобучения. Переобучение происходит, когда модель слишком близко подходит к обучающим данным и плохо обобщается на новые данные. Это может произойти, когда модель слишком сложна или когда данные для обучения слишком ограничены.
Регуляризация — это метод, который можно использовать для борьбы с переоснащением, делая модель более простой и надежной. Регуляризация — это метод, используемый во многих различных..
Анонс LanceDB
🙋 Вы создаете приложение для генеративного ИИ, используя LLM или API? Вы работаете над новым recsys, современной поисковой системой или новым аналитическим инструментом для неструктурированных данных? Хорошие новости: вам больше не нужно бороться с высокой стоимостью Pinecone, чрезмерной сложностью или проблемами конфиденциальности данных.
🚀 LanceDB — это бесплатная база данных векторов с открытым исходным кодом, которую вы можете запускать локально или на своем собственном сервере...
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..