Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Лучшие библиотеки MLOps Python, которые вы должны знать в 2022 году
Введение
Операции машинного обучения называются MLOps. Цель MLOps — упростить запуск моделей машинного обучения в производство, управление ими и их мониторинг. Специалисты по данным, инженеры по машинному обучению и инженеры DevOps часто работают вместе в MLOps, что является совместной ролью. Машинное обучение и DevOps, две разные области программного обеспечения…
А(м) я музыкант?
ИИ, создающий музыку: антиутопическое будущее?
Эта мелодия у тебя в голове — она построена из кусочков радиохита? Нет, может быть, это произведение твоего сочинения: может быть, ты музыкант! Что, если этот хитрый крючок исходит от страшного анонимного ИИ — разве это делает вас менее артистичным?
Мир приветствовал Hello World от SKYGGE в начале года от Flow Machines, проекта композиции, возглавляемого исследователем искусственного интеллекта Франсуа Паше. Альбом рекламировался как..
Обучение с подкреплением — что вознаграждает вас, делает вас сильнее
Обучение с подкреплением относится к обучению методом проб и ошибок , а не к обучению в явном виде, чтобы максимизировать вероятность наилучших действий. Как и любое другое хорошее определение, давайте разберем это слово. «Усилить» означает усилить/дополнить что-либо. Итак, если ученик прилагает много усилий, чтобы улучшить свои оценки, является ли это поощрением? Ну, зависит. Технически RL предполагает получение агентом (нашим героем) количественного вознаграждения в качестве кодировки..
ИИ против МО: две технологии, которые меняют наш мир
В динамичной сфере технологий термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «машинное обучение» (МО) часто оказываются в эпицентре растущих дискуссий и дебатов. Хотя иногда они используются как взаимозаменяемые, они обозначают разные области технологического спектра. Понимание нюансов, которые их отличают, может дать более четкое представление о потенциале и ограничениях каждой области. В этой статье мы отправляемся в аналитическое путешествие, чтобы изучить различия между этими двумя..
Работа с неравенством Дженсена в информационной геометрии, часть 3 (машинное обучение)
Функция потерь на основе неравенства Дженсена второго порядка и его применение к выводу о вариациях частиц (arXiv)
Автор: Футоши Футами , Томохару Ивата , Наонори Уэда , Иссей Сато , Масаси Сугияма .
Аннотация: усреднение байесовской модели, полученное как математическое ожидание функции правдоподобия по апостериорному распределению, широко используется для прогнозирования, оценки неопределенности и выбора модели. Были разработаны различные подходы для эффективного сбора..
Алгоритмы квантового машинного обучения: квантовая кластеризация
Квантовая кластеризация — это алгоритм квантового машинного обучения, который использует принципы квантовых вычислений для более эффективного выполнения задач кластеризации, чем классические аналоги. Кластеризация — это фундаментальная задача машинного обучения, включающая группировку схожих точек данных в кластеры или категории. Он имеет различные приложения в таких областях, как анализ данных, распознавание образов и системы рекомендаций.
Вот обзор квантовой кластеризации:..
Хватит называть все ИИ
За последнее десятилетие были выпущены сотни продуктов, разработанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ), по крайней мере, так говорят маркетинговые материалы. Хотя компьютеры и разработанные для них алгоритмы могут показаться довольно умными, на самом деле они не разумны сами по себе. ИИ — захватывающий термин и идея, но в основном он использовался как маркетинговый инструмент. Позвольте мне объяснить, почему ни в одном из этих продуктов не используется реальный ИИ.
В..
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..