Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Понимание обучения PAC: введение с примерами Python
Обзор вероятно приблизительно правильной структуры обучения
1. Введение
В динамичной области машинного обучения (МО) понимание возможностей и ограничений наших моделей жизненно важно для достижения успеха. Вероятно приблизительно правильное (PAC) обучение обеспечивает мощную основу, которая позволяет нам принимать обоснованные решения во время обучения и оценки модели. Изучая основы обучения PAC, мы получаем ценную информацию об определении размера выборки, обучаемости модели и..
Разработки в области расширенной реальности часть1
Безопасный и надежный искусственный интеллект с расширенной реальностью (AI-XR) для метавселенных ( arXiv)
Автор: Аднан Кайюм , Мухаммад Атиф Бутт , Хасан Али , Мухаммад Усман , Усама Халаби , Ала Аль-Фукаха , Каммер Х. Аббаси , Мухаммед Али Имран , Джунаид Кадир
Аннотация . Ожидается, что Metaverse станет новой парадигмой для Интернета следующего поколения, предоставляя полностью захватывающий и персонализированный опыт для общения, работы и игр в..
Классификация изображений листьев на основе глубокого обучения для обнаружения болезней растений томатов
В условиях сокращения мировых запасов продовольствия и роста населения очень важно, чтобы текущее сельскохозяйственное производство было эффективным и с минимальными потерями. Профилактика вредителей, болезней и засухоустойчивость – вот что традиционно поддерживало высокую производительность растений. Однако внедрение ручных методов выявления болезней растений приводит к тому, что мы теряем миллионы тонн пищи на зараженных растениях. Чтобы снизить риск потерь, можно использовать..
ICL: Почему GPT может учиться в контексте? (2022)
Почему GPT может учиться в контексте? Языковые модели тайно выполняют градиентный спуск как метаоптимизаторы
Статья Почему GPT может учиться в контексте? Языковые модели тайно выполняют градиентный спуск как метаоптимизаторы дает представление о том, как GPT-3 может учиться на нескольких демонстрациях и предсказывать метки для невидимых входных данных.
Наука о данных против искусственного интеллекта
Data Science и AI — две популярные и часто обсуждаемые области в индустрии высоких технологий. Что касается науки о данных и искусственного интеллекта, два вопроса часто вызывают недоумение у людей, особенно у новичков, которые только начали изучать эти области. 1. Каковы основные различия между этими Полями? 2. Какие связи между этими полями? Или как они связаны?
Оба поля связаны, но также и различны, и понимание их различий и сходств может сбить с толку. В этом блоге мы..
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
NETFLIX / ИНТЕРЕСНЫЕ ФАКТЫ
Как Netflix с помощью Data Science стала компанией с оборотом 100 миллиардов долларов
🧐 Netflix анализирует данные, чтобы повысить удобство работы пользователей!
У Netflix более 183 миллионов подписчиков , и эти цифры постоянно растут.
Несмотря на то, что в последние годы Netflix предпринял несколько смелых и противоречивых шагов, таких как решение о полной блокировке VPN в 2016 году и резко противодействующем увеличении призов в том же году, - таким..
Исследования, основанные на отказоустойчивых квантовых вычислениях, часть 2
Отказоустойчивое квантовое моделирование материалов с использованием орбиталей Блоха (arXiv)
Автор: Николас Рубин , Доминик В. Берри , Фионн Д. Мэлоун , Алек Ф. Уайт , Танудж Хаттар , А. Юджин ДеПринс III , Сабрина Сиколо , Майкл Кюн , Майкл Кайхер , Чжунхо Ли , Райан Бэббуш
Аннотация: Химическое моделирование является одним из наиболее многообещающих применений квантовых вычислений. Однако большинство предыдущих работ по изучению алгоритмов блочного кодирования, эволюции..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..