Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Тестирование на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
Еще одна тенденция тестирования программного обеспечения, на которую стоит обратить внимание в 2023 году, — это искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). AI и ML сегодня не являются новыми терминами. От мобильных приложений до чат-ботов и систем прогнозирования — ИИ проникает во все. Согласно анализу GrandViewResearch, к 2021 году этот рост превратился в отрасль с оборотом 62,3 миллиарда долларов, при этом темпы роста составляют 40%.
Все реализации искусственного..
Как искусственный интеллект меняет гостиничную индустрию
Компьютер заслужил бы звание разумного, если бы он мог обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек. — Алан Тьюринг
Искусственный интеллект — это способность машин/компьютеров отображать интеллект, подобный человеческому. Искусственный интеллект раньше был чем-то, что мы привыкли видеть только в фильмах и книгах. В последние годы это стало реальностью.
Почти все отраслевые вертикали начали внедрять искусственный интеллект в свои повседневные процессы для..
Разница между специалистом по данным и аналитиком данных
Специалисты по данным и аналитики данных — это профессионалы в области науки о данных , обладающие некоторыми общими навыками и разными обязанностями. Итак, если вы не знаете, чем Data Scientist отличается от Data Analyst, эта статья для вас. В этой статье я расскажу о разнице между специалистом по данным и аналитиком данных в зависимости от роли и обязанностей, набора навыков, образования и заработной платы.
Разница между специалистом по данным и аналитиком данных
Data Scientist..
Сложение моделей машинного обучения для многомерных временных рядов
Практические руководства , пробираясь через Dataland
Сложение моделей машинного обучения для многомерных временных рядов
Прогнозирование загрязнения воздуха PM 2.5 с использованием ансамбля стека
Анализ временных рядов слишком часто рассматривается как эзотерическая область науки о данных. Нет. Другие подобласти науки о данных имеют свои особенности (например, НЛП, рекомендательные системы, теория графов и т. Д.), То же самое и с временными рядами. Временные ряды уникальны, а..
Научитесь использовать семь наиболее важных библиотек Python для науки о данных
Если вы специалист по данным, эти библиотеки спасут вам жизнь при реализации алгоритмов ML/DL.
Что ж, сказать, что я не использую библиотеки для своей работы как специалист по данным, это все равно, что сказать, что у меня есть велосипед, но я путешествую только пешком из одного места в другое. Теоретически это возможно, но не практично или эффективно для всех случаев. Как и в случае с различными видами транспорта, у нас есть несколько библиотек на Python, что делает нашу работу проще..
Технологии будущего: куда мы идем?
Будущее технологий таит в себе удивительный потенциал, но часто бывает трудно понять, какие возможности ждут нас впереди. Мы можем получить некоторое представление о потенциальном путешествии, если изучим текущий технологический ландшафт и посмотрим на тенденции, которые могут определить будущее.
В мире технологий искусственный интеллект (ИИ) уже добился впечатляющих успехов и продолжает развиваться быстрыми темпами. ИИ используется для управления широким спектром функций от..
Стохастический градиентный спуск (SGD)
Стохастический градиентный спуск (SGD)
Стохастический градиентный спуск отличается от градиентного спуска тем, что он обновляет параметры или гиперпараметры. В SGD параметры обновляются после каждой выборки , тогда как в случае GD они обновляются после всего набора данных (так же, как одна эпоха ).
В градиентном спуске веса и смещения обновляются в конце каждой эпохи, в то время как в SGD веса и смещения обновляются после обработки случайно выбранной выборки в пределах..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..