Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Понимание критериев сходства в машинном обучении
Существует более 5 широко используемых дистанционных функций.
Измерение сходства между двумя объектами вычисляется с помощью математических формул, называемых функциями расстояния.
Почти все алгоритмы машинного обучения в течение своей жизни вычисляют расстояние. kNN использует его на этапе классификации, нейронные сети используют его во время обучения, а k-means использует его на этапе кластеризации.
Метрика расстояния - один из основных вычислительных блоков, которые используются..
Система рекомендаций фильмов BigDL 🎬
Авторы: Акшай Бахадур и Аюш Агарвал
Следующая запись в блоге является частью курсовой работы «Машинное обучение в производстве» (17634) в Университете Карнеги-Меллона. В этом обсуждении мы рассмотрим сценарий рекомендации фильмов в отношении следующих двух фреймворков.
BigDL : распределенная платформа глубокого обучения, разработанная Intel с открытым исходным кодом. BigDL — основная тема нашего обсуждения в этом блоге.
Streamlit : платформа для разработки и развертывания..
Создание игрового ИИ с обучением с подкреплением в Python
Введение
Обучение с подкреплением – это ветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на обучении агентов принятию решений путем выполнения определенных действий в среде, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения. Это подход к обучению методом проб и ошибок , когда агент выполняет действия и получает отзывы в виде вознаграждений или штрафов, которые он использует для обновления своей стратегии и улучшения его принятие решений .
В этой статье мы расскажем об основах..
Является ли машинное обучение будущим бизнеса?
Является ли машинное обучение будущим бизнеса?
Covid 19 стал плохой новостью и в конечном итоге изменил ход всех видов рабочих мест. Все виды организаций должны скорректировать свои графики в новой реальности, в которой мы живем. Во многих отчетах утверждается, что процент автоматизированных рабочих мест заметно возрастет в ближайшие годы. Машинное обучение и искусственный интеллект произведут серьезные преобразования в большинстве предприятий после Covid-19. Машинное обучение..
Гонка вооружений искусственного интеллекта в облаке
Как облачные провайдеры соревнуются, предлагая ИИ для всех
Угадайте: какая техническая роль в 2019 году будет самой популярной? Согласно отчету LinkedIn , самая многообещающая работа в США - специалист по анализу данных; рейтинг основан на заработной плате, количестве вакансий и ежегодном росте. В том же отчете облачные вычисления и искусственный интеллект указаны как два наиболее востребованных сложных навыка .
Само собой разумеется, что для современного бизнеса технологии..
Влияние AI и MI на разработку мобильных приложений
Типичная разработка приложений для Android революционизируется благодаря множеству новых изобретательных технических достижений в еще более быстром и ориентированном на пользователя направлении. В следующем году, безусловно, будет много многообещающих тенденций для отрасли, таких как дополненная реальность и Catboat, но одно можно сказать наверняка: технология искусственного интеллекта (ИИ) будет в центре этой инновации из-за растущего числа клиентов в отношении быстрых, реальных..
1000 долларов владельцам скрейпов
Существующим клиентам нужны владельцы малого бизнеса во Флориде!
Опять же, Python был предпочтительным инструментом для очистки владельцев. Конечно, вы можете удивиться, как мне удалось взять за это 1000 долларов. Во-первых, это был многоэтапный процесс, и я согласился дать ему код. Итак, мне нужно будет назначить время для его тренировки — это займет около 45 минут.
Шаги:
Очистите сайт UCC Флориды, чтобы найти соответствующие предприятия. Очистите бизнес-сайт Флориды, чтобы найти..
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..