Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Эволюция базовых моделей ИИ, часть 5
Идентификация общих декодируемых понятий в человеческом мозгу с использованием базовых моделей языка изображений (arXiv)
Автор: Кори Эфирд , Алекс Мерфи , Джоэл Зилберберг , Алона Фише .
Аннотация: Мы представляем метод, который использует преимущества высококачественных предварительно обученных мультимодальных представлений для исследования мелкозернистых семантических сетей в человеческом мозгу. Предыдущие исследования документально подтвердили функциональную локализацию в..
Машинное обучение: вводный рассказ
Сегодня мир вокруг нас управляется искусственным интеллектом. Мы часто слышим это, но почему мы так говорим? Хорошо работать в эпоху, когда компьютеры очень мощные, Интернет очень быстрый, программное обеспечение с открытым исходным кодом (в основном) и, что наиболее важно, когда миллиарды людей генерируют данные, которые можно использовать для получения очень осязаемых идей, которые могут быть очень прибыльными для бизнеса и имеют право улучшить образ жизни человека и дать ощущение..
Пошаговое руководство по использованию ChatGPT для кодирования профессионального мобильного приложения
Вы начинающий разработчик приложений и ищете более простой способ создания профессиональных мобильных приложений? Не ищите дальше, потому что ChatGPT здесь, чтобы помочь! ChatGPT — это мощная языковая модель, которая поможет вам создать мобильное приложение с нуля. Благодаря возможностям обработки естественного языка (NLP) ChatGPT может помочь вам писать код на простом английском языке без каких-либо знаний в области программирования. В этом пошаговом руководстве мы покажем вам, как..
Машинное обучение как услуга - ведущие поставщики облачной платформы и искусственного интеллекта
Гонка за лидерство в области ИИ
Какая платформа лучше всего подходит для начала внедрения вашего ИИ-решения?
Что ж, на этот вопрос, конечно, нет однозначного ответа. Но в конечном итоге имеет большое значение, какой поставщик вы выберете в качестве поставщика платформы - и вам не следует слепо выбирать того, который уже есть в вашем портфеле.
Существуют сотни решений искусственного интеллекта. И для большинства компаний доступ к ним через облачные сервисы - это самый простой..
Варианты использования положительной изотропной кривизны, часть 3 (машинное обучение)
Сжимающиеся солитоны Риччи с положительной изотропной кривизной (arXiv)
Автор : Китон Нафф
Аннотация: Мы показываем, что в размерностях n≥12 неплоские полные градиентно сжимающиеся солитоны с равномерно положительной изотропной кривизной (PIC) должны быть частными либо круглой сферы Sn, либо цилиндра Sn−1×R. Мы также наблюдаем, что в размерностях n≥5 полный солитон, сжимающий градиент, который является строго PIC и слабо PIC2, должен быть фактором либо круглой сферы Sn, либо..
Прогресс в обнаружении аномалий, часть 2 (машинное обучение)
Делаем метод на основе реконструкции снова эффективным для обнаружения аномалий видео (arXiv)
Автор: Ичжоу Ван , Цань Цинь , Юэ Бай , И Сюй , Сю Ма , Юнь Фу .
Аннотация: Обнаружение аномалий в видео является серьезной, но сложной проблемой. Предыдущие подходы, основанные на глубоких нейронных сетях, использовали подходы, основанные на реконструкции или прогнозировании. Тем не менее, существующие методы, основанные на реконструкции, 1) полагаются на устаревшие сверточные..
ChatGPT: все, что вам нужно знать❄
Тот факт, что ChatGPT был одной из самых популярных тем в течение нескольких недель, совершенно поразил людей. Сначала я был сбит с толку ChatGPT, когда обнаружил его в популярных темах Twitter. Затем я провел небольшое исследование и узнал, что такое ChatGPT на самом деле.
ChatGPT также бьет рекорды: менее чем за неделю зарегистрировалось более 1 миллиона пользователей. Это огромное число, и это число намного больше, чем на других платформах, таких как Netflix, Instagram и т. д.
В..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..