Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Какое влияние AI и ML окажут на банковский и финансовый сектор
В последнее время, благодаря цифровой трансформации, банки начали использовать искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для анализа данных, чтобы лучше понять поведение своих клиентов, в первую очередь. Эта стратегия также предоставляет широкие возможности и значительные преимущества для финансовых компаний — повышение качества обслуживания клиентов, предотвращение мошенничества и снижение рисков, и это лишь некоторые из них.
Согласно последнему отчету, банки могут..
Метод составного ансамбля для обнаружения DFU
Соавтор: Приянш Сони
Подробный обзор разработки комплексной ансамблевой модели для раннего выявления диабетической язвы стопы (DFU)
Это относится к исследованию, в котором я был соавтором, по раннему выявлению DFU для предотвращения больших ампутаций и отсутствия клинической осмотрительности.
СХЕМА –
Введение Постановка проблемы и подход Сбор данных и предварительная обработка Некоторые предварительно обученные архитектуры Производительность модели Техника составного..
Итоги Kubernetes AI Day North America 2021 — Часть 1
Вы пропустили День ИИ Kubernetes CNCF на KubeCon North America 2021 еще в октябре? Если да, то, возможно, вы пропустили, что все доклады с мероприятия были загружены на YouTube . В первой части этой серии блогов, состоящей из двух частей, мы дадим вам краткое изложение первых пяти выступлений дня.
Kubeflow Pipelines v2: новое поколение MLOps в Kubernetes
Картик Рамачандран , менеджер по продукту Google Cloud Vertex AI — Google, выступил с докладом, чтобы представить Kubeflow..
Разница между машинным обучением, глубоким обучением, наукой о данных и искусственным интеллектом (ИИ)
Разница между машинным обучением, глубоким обучением, наукой о данных и искусственным интеллектом (ИИ)
Представьте себе беспилотный автомобиль , который подбирает пассажиров на оживленной улице, где они могут перемещаться из одного места в другое. Или модель машинного обучения , способная предсказывать шансы человека заболеть раком с минимальной помощью врача. Или чат-боты , способные общаться с покупателями по поводу онлайн-покупок. Или модели, способные дать оценку сложности..
Еженедельник по инженерии данных № 34
История представляет собой кросс-публикацию из еженедельника Data Engineering Weekly. Пожалуйста, подпишитесь на информационный бюллетень Data Engineering, чтобы быть в курсе последних обновлений.
www.dataengineeringweekly.com
Добро пожаловать в 34-й выпуск информационного бюллетеня по инженерии данных. Релиз на этой неделе представляет собой новый набор статей, посвященных массивно-параллельным вычислениям графов Google, пути передачи данных Uber, сетке данных Hyperight, подходящей..
Обучение с подкреплением Глава 5 — Методы Монте-Карло (Часть 2: Контроль Монте-Карло)
Глава 5 Серия:
Часть 1 — Прогноз Монте-Карло Часть 2 — Контроль Монте-Карло Часть 3 — MC без изучения стартов Часть 4 — Вне политики посредством выборки по важности
Код: https://github.com/nums11/rl
В предыдущей статье мы узнали о методах Монте-Карло, о том, чем они отличаются от методов динамического программирования и как их можно использовать для оценки значений состояния для политики. В этой статье мы узнаем, как их можно использовать для оценки ценности действий, а..
Встраивание библиотеки Tribuo ML в качестве расширения JUnit
В этом мысленном эксперименте мы используем Tribuo в пользовательском расширении JUnit, чтобы увидеть возможность использования машинного обучения (ML) для потенциального получения полезных сведений о гарантии качества (QA) для данной услуги или продукта.
JUnit , самая популярная среда тестирования на JVM, представляет собой модульную и расширяемую среду тестирования. JUnit предоставляет точки расширения для подключения к его жизненному циклу и добавления к нему пользовательских..
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..