Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Представление нового изображения Google Bard поставит ChatGPT в серьезную конкуренцию
Google Bard — это чат-бот с искусственным интеллектом, который позволяет вам сотрудничать с генеративным искусственным интеллектом, чтобы повысить вашу производительность, креативность и любопытство. Вы можете спросить Барда о чем угодно, от советов по достижению ваших целей до объяснений сложных тем, и получить полезные и интересные ответы. Bard использует большую языковую модель (LLM) под названием LaMDA, которая может генерировать естественные, связные разговоры на любую тему.
Но Bard..
Последняя информация о глубоком метрическом обучении, часть 1 (машинное обучение)
Глубокое метрическое обучение с помощью мягких ортогональных прокси (arXiv)
Автор: Фаршад Сабери-Мовахед , Мохаммад К. Эбрагимпур , Фарид Сабери-Мовахед , Монире Мошаваш , Дорса Рахматян , Махваш Мохаззеби , Махди Шариатзаде , Махди Эфтехари .
Аннотация: Модели глубокого метрического обучения (DML) основаны на сильных представлениях и мерах, основанных на сходстве, с определенными функциями потерь. Потери на основе прокси показали большую производительность по сравнению с..
100 дней кода ML - день 058
Итоги дня 057
День 057, мы посмотрели на работу со временем; динамическое искажение времени для анализа музыки и речи. Мы узнали, что динамическое искажение времени не требует от нас явной сегментации. тогда как использование классификатора означает, что нам нужно сделать выбор, когда жест начинается и заканчивается, чтобы передать классификатор вектора признаков, представляющий жест от начала до конца.
Сегодня мы начнем рассматривать скрытые марковские модели (HMM).
Работаем со..
Новые методы самоконтроля, часть 2 (Машинное обучение, 2023 г.)
Мультимодальное самоконтролируемое обучение для рекомендации (arXiv)
Автор: Вэй Вэй , Чао Хуан , Лянхао Ся , Чусю Чжан .
Аннотация: Появление мультимодальных платформ для обмена информацией в Интернете (например, TikTok, Youtube) позволяет персонализированным рекомендательным системам включать различные модальности (например, визуальные, текстовые и акустические) в скрытые пользовательские представления. В то время как существующие работы по мультимодальным рекомендациям используют..
На прошлой неделе в AI
Каждую неделю моя команда в Invector Labs публикует информационный бюллетень, чтобы отслеживать самые последние разработки в области исследований и технологий искусственного интеллекта. Вы можете найти выпуск за эту неделю ниже. Вы можете подписаться на него ниже. Пожалуйста, наши ребята очень много работали над этим:
От редактора
Может ли искусственный интеллект (ИИ) формулировать сложные стратегии? Процесс выработки стратегии долгое время считался магической способностью..
25 отличных открытых наборов данных для машинного обучения
Ваша программа машинного обучения хороша ровно настолько, насколько хороши ваши тренировочные наборы. Наборы данных являются неотъемлемой частью качества вашего машинного обучения, но вы не всегда можете иметь доступ к данным за закрытыми стенами или бюджет на покупку (или аренду) ключа.
Не отчаивайтесь. Существует множество наборов данных, по которым вы можете бесплатно тренировать машинное обучение. Вот 25 лучших вариантов для наборов данных машинного обучения с открытым исходным..
Компьютерное зрение и аннотация изображений
Понимание технологии машинного обучения, которая продвигает будущее
Компьютерное зрение и аннотация изображений
Любая вычислительная система принципиально работает на основных понятиях ввода и вывода. Будь то элементарный калькулятор, наш отвечающий всем требованиям смартфон, суперкомпьютер НАСА, предсказывающий последствия событий, происходящих за тысячи световых лет, или робот, подобный ДЖ.А.Р.В.ИС. помогая нам защищать планету, это всегда реакция на стимул — так же, как мы, люди,..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..