Публикации по теме 'artificial-intelligence'
ChatGPT: будущее технологий и общества
Одним из ключевых способов, которым ChatGPT может помочь сформировать будущее, является развитие области искусственного интеллекта. Способность ChatGPT обрабатывать огромные объемы данных, понимать естественный язык и генерировать ответы, которые являются точными и похожими на человеческие, представляет собой важный шаг вперед в области ИИ. Поскольку ChatGPT продолжает развиваться и совершенствоваться, мы можем ожидать появления еще более продвинутых систем искусственного интеллекта,..
Создание модели машинного обучения
Создание вашей модели машинного обучения с использованием веб-фреймворка Flask
Несмотря на то, что внедрение вашей модели машинного обучения в рабочую среду является одним из наиболее важных шагов при создании приложения машинного обучения, существует не так много руководств, показывающих, как это сделать. Особенно для небольших библиотек машинного или глубокого обучения, таких как Uber Ludwig.
Поэтому в этой статье я расскажу, как создать модель Людвига путем создания Rest-API, а..
Последние обновления проксимальной оптимизации политики, часть 1 (ИИ)
Оптимизация проксимальной политики для интегрированного зондирования и связи в системах миллиметрового диапазона (arXiv)
Автор: Кристиан Х. Вака-Рубио , Карлес Наварро Манчон , Рамони Адеогун , Петар Поповски .
Аннотация :: В системах беспроводной связи отслеживание луча mmWave является критической задачей, которая влияет как на восприятие, так и на связь, поскольку она связана со знанием беспроводного канала. Мы рассматриваем настройку, в которой базовой станции (BS) необходимо..
Как работает исчисление Маллявена в машинном обучении, часть 2
Исчисление Маллявена для оптимальной оценки инвариантной плотности дискретно наблюдаемой диффузии в промежуточном режиме (arXiv)
Автор : Кьяра Аморино , Арно Глотер
Аннотация: Пусть (Xt)t≥0 — решение одномерного стохастического дифференциального уравнения. Наша цель — изучить скорость сходимости для оценки инвариантной плотности в промежуточном режиме, предполагая, что дискретное наблюдение процесса (Xt)tε[0,T] доступно, когда T стремится к ∞. Находим скорости сходимости, связанные..
Машинное обучение улучшает индустрию туризма
По мере того, как экономика начинает открываться после COVID, туристическая индустрия будет процветать. Спрос на более быстрый, лучший, дешевый и масштабируемый искусственный интеллект (Ai) будет иметь жизненно важное значение для удовлетворения потребительского спроса.
Руководители предприятий во всем мире признают, что машинное обучение - это оптимальный способ ускорить и стимулировать цифровую трансформацию, но не знают, с чего начать. Вы создаете собственную команду по анализу..
Понимание ROC AUC: ключ к оценке моделей бинарной классификации
Введение в ROC AUC
ROC AUC, или рабочая характеристика приемника — площадь под кривой, — это показатель, обычно используемый для оценки эффективности моделей бинарной классификации. Он измеряет способность модели различать положительные и отрицательные классы и особенно полезны в случаях, когда классы несбалансированы. Кривая ROC представляет собой график отношения истинно положительных результатов (TPR) к уровню ложноположительных результатов (FPR) при различных пороговых..
Математика для машинного обучения и искусственного интеллекта
Хотя машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более и более доступными, знание математики, лежащей в основе алгоритмов, делает вас лучшим практиком. У многих людей есть боязнь математики, которая отпугивает их от математических знаний в этой области. В этом посте мы собрали книги, которые помогут вам преодолеть боязнь математики и изучить математику в достаточном количестве, чтобы понять и оценить математические основы машинного обучения и искусственного интеллекта...
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
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..