Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Выход искусственного интеллекта по категориям и годам — второй квартал 2017 г.
На следующих графиках показана активность выхода в секторе искусственного интеллекта. Графика включает данные по апрель 2017 года.
На приведенном выше графике показано количество выходов (приобретений и IPO) в каждой категории искусственного интеллекта. Категория «Приложения для машинного обучения» лидирует в отрасли с 5 IPO и 36 приобретениями. Категория «Платформы компьютерного зрения» заняла второе место с 2 IPO и 29 приобретениями.
На приведенном выше графике показано..
Номер службы поддержки клиентов кошелька Jala/ 7666247412 / 8777851493 all mee highОбслуживание клиентов кошелька Jala…
Номер службы поддержки кошелька Jala / 7666247412 / 8777851493 all mee high Номер службы поддержки кошелька Jala / 7666247412 / 8777851493 all mee high
Введение в Python для науки о данных: руководство для начинающих
Python — это популярный язык программирования высокого уровня, который широко используется в науке о данных, машинном обучении и научных вычислениях. Это отличный выбор для начинающих благодаря простому в освоении синтаксису и множеству библиотек и инструментов, которые позволяют выполнять сложные задачи анализа данных всего несколькими строками кода.
В этом сообщении блога я познакомлю вас с основами использования Python для обработки данных. Мы рассмотрим следующие темы:
Настройка..
Бог ИИ
Чтение об ИИ заставит вас пересмотреть все, в чем вы уверены, даже мысль о собственной смерти. Если вы оптимист, вы можете рассматривать ИИ как путь к нашему бессмертию, а пессимист — как наше вымирание. Мы находимся на пороге интеллектуального взрыва, времени, когда обучение становится экспоненциальным. Так что же происходит, когда мы достигаем критической массы и происходит взрыв; по идее полный безлимит. Чем умнее становится машина, тем быстрее она способна повышать свой собственный..
Та же подсказка: YOUTUBE на 8 различных ИИ-генераторах (удивительные результаты)
Поскольку наиболее часто запрашиваемая вещь в Google: Youtube, которую я только что выбрал, является нашей подсказкой.
Очень рад быть одним из первых тестировщиков нового программного обеспечения. Рад возможности помочь улучшить программное обеспечение и использовать его до того, как оно будет выпущено для широкой публики. Далле 2:
Следующим является Wombo, не мой любимый генератор изображений AI, однако мне было любопытно, что мы можем получить. Это очень простой генератор..
Перевод текста из социальных сетей (SMS) в официальный английский текст — Исправление грамматических ошибок с использованием DL
Оглавление:
1. Введение
2. Постановка задачи
3. Источник данных
4. Формулировка ML/DL
5. Показатели производительности
6. Похожие подходы к проблеме
7. Типы машинного перевода
8. Модель внимания
9. Исследовательский анализ данных
10. Подход к первому разрезу
11. Объяснение модели
12. Сравнение моделей
13. Рабочая демонстрация
14. Будущая работа
15. Ссылки
Введение:
Социальные сети — это неизбежная технология вокруг нас, которая помогает нам достигать,..
Обучение ансамблю: две головы лучше, чем одна?
В области машинного обучения одним из наиболее эффективных способов повышения точности прогностических моделей является ансамблевое обучение. Ансамбльное обучение — это мощный метод, который объединяет прогнозы нескольких моделей для повышения общей точности системы машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим различные типы ансамблевого обучения и некоторые популярные модели в каждом типе.
Проблемы машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация, могут быть..
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..