Публикации по теме 'artificial-intelligence'
10 вещей, которые я хотел бы знать перед изучением JavaScript
Джейн, специалист по стартапам
Будучи 20-летней женщиной, работающей в технологической отрасли, у меня была возможность воочию убедиться в силе и потенциале JavaScript. Это универсальный язык программирования, который открыл двери бесчисленному количеству разработчиков, включая меня. Однако мой путь с JavaScript не всегда был гладким. Были моменты разочарования, растерянности и неуверенности в себе. Но через все это я усвоил ценные уроки, которые мне хотелось бы узнать, прежде чем..
Работа с распределением Бернулли часть 1(Статистика)
Количественная теорема Хеппеса и многомерные распределения Бернулли (arXiv)
Автор: Рикардо Фрайман , Леонардо Морено , Томас Рэнсфорд .
Аннотация: Используя некоторые расширения теоремы Хеппеса о дискретных вероятностных мерах с конечным носителем, мы решаем задачи классификации и проверки на основе проекций. В частности, когда носитель распределений известен заранее (как, например, для многомерных распределений Бернулли), распределение определяет единственная соответствующим..
День 2 из 30 дней операций машинного обучения
С примерами и проектами…
С возвращением, участники второго дня из 30 дней MLOps. Вы можете найти День 1 ниже —
🦜🔗LangChain: повышение производительности за счет объема памяти
🦜🔗LangChain: повышение производительности за счет объема памяти
Повышение LangChain за счет методов расширения памяти
Я уже публиковал статьи о LangChain ранее, знакомя с библиотекой и всеми ее возможностями. Теперь я хотел бы сосредоточиться на ключевом аспекте, как управлять памятью в интеллектуальных чат-ботах.
Чат-ботам или агентам также нужен механизм хранения информации, который может принимать разные формы и выполнять разные функции. Внедрение системы запоминания в..
Встречайте самые сложные функции Pandas, часть II
ИЗМЕНЕНИЕ ФРАМОВ ДАННЫХ С PANDAS
Встречайте самые сложные функции Pandas, часть II
Узнайте, когда и как crosstab()
Вступление
Я помню, как мне нравился курс под названием «Промежуточная визуализация данных с помощью Seaborn» на DataCamp. Он обучал довольно крутым сюжетам и методам для DV. Когда дело дошло до тепловых карт, инструктор внезапно представил совершенно новую pandas функцию crosstab() . Затем быстро сказал: « crosstab() - полезная функция, которая вычисляет..
Влияние ИИ и машинного обучения на облачную безопасность
С ростом популярности облачных вычислений и развитием искусственного интеллекта и машинного обучения ландшафт облачной безопасности быстро меняется. Благодаря этим технологиям организации теперь могут защищаться от угроз в режиме реального времени и заранее предотвращать утечку данных. В этой статье мы рассмотрим влияние ИИ и машинного обучения на облачную безопасность и то, как они революционизируют…
Различия между искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением (МО) и глубоким обучением (ГО)
Вы когда-нибудь задумывались, почему эти три термина: искусственный интеллект , машинное обучение и глубокое обучение часто используются как синонимы? Не волнуйтесь, очевидно, что это сбивает с толку всех, кто плохо знаком с этой областью.
В этом посте я попытался кратко различать эти термины.
Как вы можете видеть на диаграмме выше, глубокое обучение относится к машинному обучению, а машинное обучение — к искусственному интеллекту. ИИ — это широкий термин с различными..
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..