Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Сокращение цикла разработки машинного обучения с помощью AutoML
Команда Intelligent Data Team
Если вы использовали алгоритмы машинного обучения , то наверняка сталкивались с трудностями настройки параметров. Сталкиваясь со сложными параметрами алгоритма, пользователи алгоритма всегда заканчивают тем, что тратят бесчисленное количество ночей на постоянные попытки. Они могут, наконец, найти удовлетворительную комбинацию параметров, поработав всю ночь. Однако действительно ли найденная комбинация параметров является лучшей? Никто не знает.
При..
Создание высокопроизводительных команд по обработке и анализу данных
Область науки о данных больше не является новым ребенком в блоке, которым она когда-то была. «Наука о данных» в ее современном использовании существует с начала 2000-х годов.
Во многих компаниях любого размера теперь есть специалисты по обработке данных, которые пытаются извлечь пользу из своих данных и помочь компаниям принимать более обоснованные решения.
Что изменилось, так это то, что наука о данных повзрослела как дисциплина. Многие компании перешли от режима проверки концепции к..
Разговорный чат-бот AI с предварительно обученными трансформаторами с использованием Pytorch
Узнайте, как создать функционального диалогового чат-бота с DialoGPT, используя Huggingface Transformers
вступление
Разговорные системы или диалоговые системы вызвали огромный интерес в современном сообществе Обработка естественного языка (НЛП) . Просто интересно наблюдать, насколько точно боты могут имитировать наши мысли, логику и эмоции, как показано на их языке. Сегодня мы знаем, что в наших смартфонах прямо у нас на ладони есть цифровые помощники, такие как Apple Siri ,..
Может ли ваша любимая книга быть написана машиной?
В недалеком будущем существует мир, в котором книги, которые мы читаем, электронные письма, которые мы получаем, и даже песни, под которые мы поем, будут продуктом генерации естественного языка (NLG), способности технологий создавать человекоподобные тексты. контента с использованием искусственного интеллекта.
Примирение с такой реальностью является ключом к более плавной ассимиляции в современном мире. Фактически, несколько отраслей уже приближаются к этому будущему, интегрируя эту..
Как приготовить пиццу с помощью глубокого обучения
Может ли глубокая нейронная сеть научиться готовить, имея только изображение вкусной еды? Новое исследование Deep Learning, проведенное Массачусетским технологическим институтом, предполагает это!
В их недавно опубликованном исследовании под названием Как приготовить пиццу: Изучение модели GAN на основе композиционных слоев исследуется, как можно обучить модель GAN распознавать этапы приготовления пиццы. Их PizzaGAN состоит из 2 частей:
(1) Учитывая входное изображение пиццы,..
Как использовать Google Cloud и GPU для создания простой среды глубокого обучения
Создайте экземпляр виртуальной машины Deep Learning в Google Cloud Platform, установите и настройте Jupyter Notebook и набор инструментов Nvidia CUDA.
Google Cloud Platform предоставляет нам множество ресурсов для поддержки проектов в области науки о данных, глубокого обучения и искусственного интеллекта. Теперь нам нужно заботиться только о том, как проектировать и обучать модели, а платформа управляет остальными задачами.
В нынешней пандемической среде весь процесс проекта ИИ от..
Искусственный интеллект (ИИ): где мы сегодня?
ИИ, как и многие другие новые технологии, породил слишком много нереалистичных ожиданий. Слишком много организаций сегодня обильно разбрасывают на своих сайтах ссылки на нейронные сети, машинное обучение и другие формы технологий, почти не ссылаясь на их реальные возможности. Простое обозначение сайта «на базе искусственного интеллекта», помимо помощи в сборе средств, не делает его более эффективным.
Искусственный интеллект существует дольше, чем мы думаем. От наших предков, которые..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..