Публикации по теме 'artificial-intelligence'
6 Jars - уникальный взгляд на машинное обучение
Отказ от ответственности: содержание этого сообщения, включая некоторые изображения, взято из лекций Первый курс глубокого обучения от One-Fourth Labs . Я несу полную ответственность за любые ошибки, которые могли возникнуть при воспроизведении.
Все машинное обучение можно разложить по 6 банкам, а именно
Данные Задача Модель Потеря Обучение Оценка
1. Данные
Данные - это отдельные фрагменты информации (данные - это множественное число от данных , единый фрагмент..
Как мобильный ИИ изменит глобальное здравоохранение
За последние 15 лет или около того мобильные телефоны взорвали весь развивающийся мир. Благо изначально было только одно дистанционное общение — телефония и СМС. Однако по мере того, как мобильные телефоны становятся дешевле и функциональнее, а скорость сети повышается, становится ясно, что эти устройства не только перепрыгнули через стационарные телефоны , но и ноутбуки: революция мобильных телефонов, несомненно, является революцией мобильных вычислений. я отмечал 9 лет назад в статье..
Наблюдение за ростом ИИ
Такер Дэйви
Когда Apple выпустила свое программное приложение Siri в 2011 году, пользователи iPhone возлагали большие надежды на своих интеллектуальных личных помощников. Тем не менее, несмотря на свои впечатляющие и растущие возможности, Siri часто ошибается. Несовершенства программного обеспечения подчеркивают явные ограничения современного ИИ: сегодняшний машинный интеллект не может понять разнообразные и меняющиеся потребности и предпочтения человеческой жизни.
Однако эксперты..
Введение в индуктивное обучение в области искусственного интеллекта
Понимание процесса вывода концепций классификации из необработанных данных
Машинное обучение - одна из важнейших областей искусственного интеллекта. Это рассматривалось как жизнеспособный способ избежать проблемы узких мест в знаниях при разработке систем, основанных на знаниях.
Индуктивное обучение, также известное как концептуальное обучение, - это то, как системы ИИ пытаются использовать обобщенное правило для проведения наблюдений.
Для создания набора правил классификации..
Объяснимые бустерные машины
"Машинное обучение"
Объяснимые бустерные машины
Поддержание высокой точности при получении наводящих на размышления объяснений, которые создают знания и помогают понять и отладить данные.
Microsoft Research недавно разработала новую модель на основе бустинга, которая, по их утверждению, дает такие же точные прогнозы, как и современные методы, и в то же время предоставляет инновационный способ понять ее работу. Объяснимая повышающая машина, как она называется, уникальна тем, как она..
ТОП-10 САМЫХ ЗАДАВАЕМЫХ ВОПРОСОВ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ В 2023 ГОДУ
Почти 60 % организаций, использующих решения для работы с большими данными, так или иначе используют технологию искусственного интеллекта ; прогнозируется, что к 2025 году искусственный интеллект и машинное обучение повлияют на все сегменты нашей повседневной жизни. Это влечет за собой огромные последствия для различных отраслей, от транспорта и логистики до здравоохранения, домашнего хозяйства и обслуживания клиентов. Согласно Действительно , средняя зарплата специалиста с надежной..
Приложение iOS ML за 1 час.
Это верно. Используя правильные инструменты, я перешел от 0 к 1 во встроенном приложении ML для iPhone в течение 1 часа. Как я это сделал?
Идея
Я люблю гольф, и у меня не было контактных линз, когда я играл на прошлой неделе 😣. Было невероятно сложно найти мяч, поэтому я подумал: ОК, MVP для детектора объектов мячей для гольфа на iPhone.
3…2..1.GO.
Данные
Я запрыгнул на Roboflow, который является моей предпочтительной платформой для аннотирования наборов данных, и взял..
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..