WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Информационный бюллетень по обучающим ресурсам AI/ML — июльское издание
Это июльский информационный бюллетень с обучающими ресурсами по искусственному интеллекту и машинному обучению, в основном недавно анонсированными или будущими в ближайшем будущем . Некоторые из них, возможно, существуют уже некоторое время, но я недавно обнаружил их. [Читайте мои прошлые информационные бюллетени: Майский выпуск , Апрельский выпуск и Выпуск 2017 года .] Выпущена версия TensorFlow 1.9 вместе с новым руководством программиста tf.keras ! Начать работу с..

Простое определение контролируемого и неконтролируемого машинного обучения
Простое определение контролируемого и неконтролируемого машинного обучения Машинное обучение делится на два подхода: контролируемое и неконтролируемое; Поскольку я всегда стараюсь использовать простые примеры для объяснения сложных понятий, я предпочитаю использовать животное для описания этих двух категорий. В машинном обучении с учителем мы вводим образ собаки, кошки, птицы в Машину, а затем даем #bigdata #machine . На основе изображения, которое мы представили Машине, Машина..

Документы по исследованию данных о коронавирусе, которые стоит прочитать прямо сейчас
По мере того, как новые события становятся в центре внимания новостей, они становятся объектом внимания многих исследователей. Начиная от автоматического обнаружения и заканчивая новыми способами прогнозирования сценариев потенциальных вспышек, это некоторые популярные научные исследования данных о COVID-19, также известном как Коронавирус. Быстрый цикл разработки искусственного интеллекта в связи с пандемией коронавируса (COVID-19): первые результаты для автоматического обнаружения..

Вы просто хотите внимания!
СОДЕРЖАНИЕ 1. ВВЕДЕНИЕ 2. БИЗНЕС-ПРОБЛЕМА 3. ФОРМУЛИРОВКА DL 4. ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ 5. АНАЛИЗ НАБОРА ДАННЫХ 6. ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ 7. ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА 8. СТРУКТУРИРОВАНИЕ ДАННЫХ 9. ИСПЫТЫВАЛИ РАЗНЫЕ МОДЕЛИ 10. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОШИБКИ 11. РАЗВЕРТЫВАНИЕ 12. ДАЛЬНЕЙШАЯ РАБОТА 13. ПРОФИЛЬ 14. ССЫЛКИ ВВЕДЕНИЕ Вдохновленный Gmail Smart Compose, в этом примере я..

AWS re: Invent 2019 - Итоги AI / ML - Часть 1: Сервисы AI
Теперь, когда AWS re: Invent 2019 завершен, я хотел бы дать вам обзор анонсированных нами сервисов искусственного интеллекта: Amazon Transcribe Medical, Amazon Augmented AI, Amazon Fraud Detector, Contact Lens for Amazon Connect, Amazon Code. Гуру и амазонка Кендра . Если вы опоздали на вечеринку, возможно, вы захотите прочитать об услугах и функциях AI / ML, запущенных до re: Invent . По ходу дела я буду делиться учебными ресурсами. В следующих статьях я сделаю то же самое для..

Начните свой путь к овладению машинным обучением с помощью Python
Все о ML Начните свой путь к овладению машинным обучением с помощью Python Изучите основные требования, чтобы стать профессионалом в области машинного обучения. Машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных и искусственный интеллект (ИИ) - одни из самых популярных сегодня модных словечек. Популярность этих предметов растет с каждым днем. Каждый пытается запрыгнуть на ажиотажный поезд, чтобы исследовать эти области. По данным Fortune , статистика говорит о том, что набор..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]