Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Стратегия цифровой трансформации СМИ: основные технологии, которые следует учитывать
Хотя практически все согласны с тем, что индустрия медиа и развлечений претерпевает цифровую трансформацию, проблема заключается в определении конкретных технических областей, которые необходимо решить в ходе этого процесса.
От музыкальной индустрии до кино и издательского дела цифровые технологии происходят повсюду. Эти глубокие изменения должны сопровождаться всеобъемлющей стратегией, которая не только позволит этим секторам оставаться конкурентоспособными в нынешних условиях, но и..
Анализируйте данные своих клиентов, чтобы делать точные прогнозы
Понимание своего клиента необходимо для привлечения большего количества потенциальных клиентов и расширения бизнеса. Это ключ к предоставлению вашим клиентам хорошего обслуживания, которое способствует укреплению отношений с клиентами и увеличению продаж благодаря положительным рекомендациям из уст в уста.
Важно знать, чего хотят ваши клиенты, и знать, как наиболее эффективно сделать ваш продукт или услугу доступными.
Понять своего клиента непросто
Чтобы понять психологию своего..
5 веских причин, почему объяснимый ИИ - экзистенциальная потребность человечества
Объяснимый искусственный интеллект
5 веских причин, почему объяснимый ИИ - экзистенциальная потребность человечества
Что такое объяснимый искусственный интеллект (XAI) и почему мы стремимся к объяснимости и интерпретируемости в системах ИИ?
Возможно, вы впервые слышите об объяснимом искусственном интеллекте, но, безусловно, у вас должно быть свое мнение. Объяснимый ИИ (XAI) относится к методам и методам создания приложений ИИ, которые люди могут понять, «почему» они принимают..
Вступление:
Диагностика болезней сердца с ИСКУССТВЕННЫМ РАЗУМОМ и ГЛУБОКОМ ОБУЧЕНИЕМ
Вступление:
В эпоху здравоохранения одна из важнейших задач, с которыми сталкиваются врачи, - это правильная диагностика заболеваний у пациентов. Из-за отсутствия подготовки или иногда сложной ситуации они не могут правильно диагностировать состояние пациентов. Вот почему врач не помогает пациенту должным образом, если он ошибается при диагностике болезни у пациента. Это привело бы к заброшенности и судебным..
Facebook и Нью-Йоркский университет снижают нагрузку на больницы, связанные с Covid - прогноз Covid с помощью самостоятельного обучения
Достижение впечатляющих результатов с помощью самоконтроля с использованием трансформаторов и контрастного обучения
Прогноз Covid и скрининг - непростая задача, особенно при отсутствии данных. Решение этой проблемы с помощью ИИ в значительной степени доказало бы эффективность ИИ, поскольку помогло бы справиться с одной из худших пандемий. Единственная проблема заключается в том, что ИИ полагается на тонны данных, и миру нужно в короткие сроки решить чрезмерную нагрузку на больницы...
Как применить обработку естественного языка с помощью больших предварительно обученных языковых моделей
Руководство по применению НЛП с помощью больших предварительно обученных языковых моделей.
Когда мы думаем о поисковых системах, мы думаем о Google, возможно, именно так вы нашли этот пост. За этим движком стоят разные модели, запрашивающие ваш результат, и одна из них — BERT ( представления двунаправленного кодировщика от преобразователей). BERT — это пример предварительно обученной языковой модели на основе преобразователя (PLM). , причина, по которой это так важно, заключается в..
ИИ: хорошо или плохо?
Сейчас об ИИ говорят больше, чем когда-либо, просто потому, что он стал мейнстримом. От вашего смартфона до поиска, почты или рекламы — почти все, что вы используете в Интернете, теперь каким-то образом контролируется ИИ. Проект Google Deepmind для OpenAI, все показало свои возможности в разных областях. В один год мы праздновали победу Google AlphaGo AI, когда он победил лучшего игрока в GO в мире, но не прошло и года, как Илон Маск поддержал OpenAI и победил лучшего игрока в онлайн-игру..
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..