Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как работает понимание естественного языка в разных случаях, часть 7
GLUE-X: оценка моделей понимания естественного языка с точки зрения обобщения вне распространения (arXiv)
Автор: Линьи Ян , Шуйбай Чжан , Либо Цинь , Яфу Ли , Йидун Ван , Ханьмэн Лю , Цзиндун Ван , Син Се , Юэ Чжан .
Аннотация: Известно, что предварительно обученные языковые модели (PLM) улучшают производительность обобщения моделей понимания естественного языка за счет использования больших объемов данных на этапе предварительного обучения. Однако проблема обобщения вне..
Обновления в нейронном рендеринге объемов, часть 4 (машинное обучение)
FoVolNet: быстрый объемный рендеринг с использованием Foveated Deep Neural Networks (arXiv)
Автор: Дэвид Бауэр , Ци Ву , Кван-Лю Ма .
Аннотация: объемные данные используются во многих важных научных и инженерных приложениях. Рендеринг этих данных для визуализации с высоким качеством и интерактивными скоростями для ресурсоемких приложений, таких как виртуальная реальность, по-прежнему не так легко достижим даже с использованием оборудования профессионального уровня. Мы представляем..
Преимущества использования ярлыка Generate Unit Test от Bito для качества кода и разработчиков…
Как разработчики программного обеспечения, одной из наших основных целей является обеспечение качества и надежности нашего кода. Тестирование играет решающую роль в достижении этого, но написание модульных тестов может быть трудоемкой и утомительной задачей. Вот тут-то и приходит на помощь ярлык Generate Unit Test от Bito. Эта мощная функция не только упрощает процесс создания модульных тестов, но также предлагает ряд преимуществ, повышающих качество кода и повышающих производительность..
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Машинное обучение — это современная технология, которая может быть применена в любой области в наши дни с современными достижениями и современными потребностями. машинное обучение в сельском хозяйстве — одна из самых быстрорастущих областей. Алгоритмы машинного обучения используются в сельском хозяйстве для поиска наиболее оптимальных решений проблем, связанных с сельским хозяйством, и повышения точности и, следовательно, эффективности существующих сельскохозяйственных методологий...
Работа с языковыми моделями, часть 3 (машинное обучение)
Надежное понимание естественного языка с помощью больших языковых моделей и программирования наборов ответов (arXiv)
Автор: Абхирамон Раджасекаран , Янкай Зенг , Партх Падалкар , Гопал Гупта .
Аннотация: Люди понимают язык, извлекая информацию (смысл) из предложений, комбинируя ее с существующими знаниями здравого смысла, а затем выполняя рассуждения, чтобы делать выводы. В то время как большие языковые модели (LLM), такие как GPT-3 и ChatGPT, могут использовать шаблоны в тексте..
Использование малокодовой службы визуального рабочего процесса для организации вашего чат-бота
Использование малокодовой службы визуального рабочего процесса для организации вашего чат-бота
Сочетание AWS Step Functions State Machines и Amazon Lex
Введение
Глядя на ландшафт диалогового ИИ, Lex, скорее всего, сам по себе не будет подходящим решением для разговорного ИИ. Но существующие продукты в AWS, которым необходимо расширить интерфейс разговорного ИИ, будут использовать его с точки зрения затрат и удобства.
Как показано выше, AWS Step Functions позволяет..
Объяснение самых популярных алгоритмов машинного обучения
Мы уже говорили об искусственном интеллекте и о том, как сильно он развивается.
Заметные достижения ИИ за последнее десятилетие Рост искусственного интеллекта пугает многих людей, которые склонны думать, что в будущем мы увидим роботов… media.datadriveninvestor.com
За всеми этими разработками стоит множество программ и данных. Для некоторых это может показаться скучным, но самое интересное — самые популярные алгоритмы довольно..
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..