Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Понимание концепции рабочей памяти в человеческом мозге, часть 1 (нейронаука)
Рабочая память 2.0 (arXiv)
Автор: Эрл К. Миллер , Микаэль Лундквист , Андре М. Бастос
Вывод: Рабочая память — это фундаментальная функция, с помощью которой мы освобождаемся от рефлекторных реакций ввода-вывода, чтобы получить контроль над своими собственными мыслями. Он имеет два типа механизмов: онлайн-поддержание информации и ее волевой или исполнительный контроль. Классические модели предлагали постоянное всплеск для поддержания, но явно не рассматривали исполнительный..
Введение в создание синтетических данных
Введение в создание синтетических данных
Генерация синтетических данных — это процесс создания искусственных данных, которые похожи на данные реального мира, но не происходят из реального источника. Он часто используется для различных целей, таких как тестирование алгоритмов машинного обучения, оценка производительности системы или моделирование сценариев, которые трудно или невозможно воспроизвести в реальном мире. В этом блоге мы рассмотрим некоторые методы и инструменты, которые обычно..
Новые разработки в области выпуклой оптимизации, часть 2 (машинное обучение)
Анализ скорости сходимости рандомизированного и циклического спуска в координатах для выпуклой оптимизации посредством полуопределенного программирования (arXiv)
Автор: Хади Аббасзадехпеивасти , Этьен де Клерк , Муслим Замани
Аннотация: в этой статье мы изучаем рандомизированный и циклический спуск по координатам для выпуклых задач оптимизации без ограничений. Мы улучшаем известные скорости сходимости в некоторых случаях, используя численный метод оценки производительности..
Потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — две самые интересные и быстрорастущие области современных технологий. Вместе они могут революционизировать то, как мы живем и работаем, от автоматизации рутинных задач до решения сложных проблем, которые долгое время ускользали от человеческого понимания.
ИИ относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и учиться как люди. Сюда входят такие задачи, как восприятие, рассуждение, принятие..
Миграция локального конвейера данных в облако Azure: подробное описание
Оценка данных и планирование . Перед началом процесса миграции крайне важно провести всестороннюю оценку существующего локального конвейера данных. Оцените источники данных, рабочие процессы, зависимости и объемы данных. Понимание требований к приему, обработке и хранению данных. Эта оценка поможет вам определить потенциальные проблемы, риски и области, требующие особого внимания во время миграции. Имея четкое представление о текущем конвейере, создайте подробный план миграции, в..
Дэниел Рейтберг: раскрывая силу ИИ в распознавании лиц и прогнозирующей полицейской деятельности
Введение
В постоянно развивающемся ландшафте правоохранительных органов искусственный интеллект (ИИ) стал мощным инструментом, преобразующим способы использования распознавания лиц и предиктивной полицейской деятельности. Даниэль Рейтберг, уважаемый эксперт в области искусственного интеллекта, находится в авангарде этой новаторской революции. В этой статье рассматриваются различные области применения ИИ в правоохранительных органах, исследуется, как распознавание лиц и предиктивная работа..
Начало самообслуживания 3.0
Начало самообслуживания 3.0
Каждый хочет, чтобы бизнес-операции были максимально эффективными каждый день. К сожалению, если мы внимательно посмотрим на бизнес-операции, мы поймем, что часто мы используем дорогие высококвалифицированные ресурсы для выполнения повседневных задач.
Например, авиакомпании тратили феноменальные суммы денег на высококвалифицированных агентов по бронированию и турагентов. Они обнаружили, что одни и те же задачи можно так же эффективно выполнять, передав их..
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..