Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Создание Wordle AI с помощью Python
Что такое Вордле?
Wordle — это веб-игра в слова , разработанная Josh Wardle . У игроков есть шесть попыток угадать слово из пяти букв; обратная связь дается для каждого предположения в виде цветных плиток, указывающих, когда буквы совпадают или занимают правильное положение. Желтоватый цвет означает, что буква существует, но находится не в том месте, а зеленый означает, что она находится в нужном месте. У Wordle есть одно ежедневное решение, в котором все игроки пытаются угадать..
Ваша машина говорит. Ты слушаешь??
Ваша машина говорит. Ты слушаешь??
Введение:
Машины, установленные на промышленных предприятиях, очень энергоемки, и для их установки и обслуживания требуются огромные затраты для достижения бизнес-целей. Эти машины настолько важны, что любой простой машины напрямую влияет на рост бизнеса. Компании по всему миру используют обширные стратегии обслуживания, чтобы обеспечить их постоянную доступность. В настоящее время обеспечение эффективной работы машин играет ключевую роль в..
Объектив UX о точности и прецизионности модели искусственного интеллекта
Майкл Зулиани и Пол МакИнерни
Люди ожидают, что информация из авторитетного источника будет точной и точной . И это то, что инженеры ИИ стремятся реализовать в своих моделях ИИ. Однако в обозримом будущем модели искусственного интеллекта иногда не оправдывают ожиданий. Этот пробел дает возможность дизайнерам UX.
UX-дизайн может повысить полезность модели ИИ, внося вклад пользователя в традиционные инженерные проблемы точности и точности модели ИИ. То есть UX-дизайнеры..
Заставить ИИ вести себя
Прадип Ганеша - старший директор по управлению программами
Как-то в субботу вечером мой 8-летний сын был так молчалив, что я даже не догадывалась, что он не пошел играть. Вот он, забившись в угол, запоем смотрит свой любимый мультсериал на YouTube. Это был бездонный поток, один за другим питавший его глаза. Уже более чем через 2 часа он потерял счет времени ... Пока я не вывел его из транса и не отправил играть!
Алгоритмы искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML)..
Достаточно искусственного интеллекта, чтобы произвести впечатление — часть 2
Привет всем и добро пожаловать во вторую часть этой серии блогов, посвященную кратким определениям искусственного интеллекта и тому, когда использовать эти термины. Если вы отвечаете за проект, связанный с ИИ, и вам нужен обзор, или вам просто любопытно, но у вас нет времени углубляться в математические детали, вы попали на нужную статью!
Переходя от того, что было рассмотрено в предыдущем посте , где мы говорили о терминах Искусственный интеллект , Машинное обучение и Глубокое..
Модели машинного обучения: преодоление препятствий
Организации всегда борются за то, чтобы внедрить свои модели машинного обучения в производство и использовать их для поддержки своих операций. Модели машинного обучения создаются специалистами по данным, но они обычно не осведомлены о производственных элементах развертывания или оценки таких моделей. В случае, если что-то пойдет не так, они обычно не занимаются производством. Кроме того, обычно в их обязанности не входит выполнение действий DevOps, таких как развертывание модели. Эти..
Учимся ранжировать по байесовскому методу
Байесовская статистика
Учимся ранжировать по байесовскому методу
Реализуйте модель Брэдли-Терри в PyMC.
Представьте, что группа игроков соревнуется в какой-то игре один на один . Тогда возникает естественный вопрос:
Как ранжировать игроков?
Теоретически эта задача не должна быть слишком сложной — пусть они сыграют несколько игр и проверят коэффициент выигрыша игроков . К сожалению, у этого естественного подхода есть некоторые проблемы:
вы не можете сказать, означает..
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..