Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Простое руководство по конвейерам Scikit-learn
Узнайте, как использовать конвейеры в рабочем процессе машинного обучения scikit-learn
В большинстве проектов машинного обучения данные, с которыми вам нужно работать, вряд ли будут в идеальном формате для создания наиболее эффективной модели. Довольно часто необходимо выполнить ряд этапов преобразования, таких как кодирование категориальных переменных, масштабирование функций и нормализация. Scikit-learn имеет встроенные функции для большинства этих часто используемых преобразований..
Интеллект решений: мысль об успехе бизнеса
Всякий раз, когда мы говорим о технологиях и автоматизации, почему бы нам не применить их к нашему процессу принятия решений? Этот и многие другие подобные вопросы подбрасывают монету «Решение-Интеллект». Добавление автоматизации и интеллектуальных функций к процессу принятия решений значительно повлияет на результаты бизнеса.
Decision Intelligence is an engineering discipline that complements data science with decision theory, social science, and management science. As Erick..
SJTU выпускает FeynmanPAQS: программу с графическим интерфейсом для фотонных аналоговых квантовых вычислений
Группа исследователей из Шанхайского университета Цзяо Тонг анонсировала первое в мире программное обеспечение для аналоговых фотонных квантовых вычислений и моделирования. «Фотонно-аналоговое квантовое моделирование Фейнмана» (FeynmanPAQS) названо в честь известного квантового физика Ричарда П. Фейнмана.
FeynmanPAQS разработан для поддержки широкого спектра приложений фотонных аналоговых квантовых вычислений, таких как одно- и многофотонные квантовые блуждания (QW) и дискретизация..
Как работают модели на основе энергии, часть 3 (машинное обучение)
Обнаружение вне распределения с помощью моделей на основе энергии (arXiv)
Автор : Свен Эльфлейн
Аннотация :: Сегодня глубокое обучение все чаще применяется в ситуациях, критических с точки зрения безопасности, таких как автономное вождение и медицинская диагностика. Несмотря на успех, поведение и надежность глубоких сетей еще не полностью изучены, что создает значительный риск. В частности, исследователи недавно обнаружили, что нейронные сети слишком уверены в своих прогнозах даже..
Как сделать ваш классификатор безопасным?
Рассказ об оценке точности классификаторов машинного обучения / глубокого обучения на основе статистических показателей расстояния (SafeML и SafeDL) - Часть I.
Оглавление
Введение Идея SafeML Статистические расстояния Заключение Ссылки Связанные проекты GitHub Похожие сообщения в Medium
1. Введение
В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) быстро растет, и его приложения доминируют во многих различных областях. Параллельно с этим быстрым ростом растет и..
Выжившие на Титанике
Итак, ребята, я только что начал вести блог о начале моей карьеры в области науки о данных и машинного обучения. Это мой путь сделать компьютеры умнее. Это путешествие началось в тот день, когда я понял, что то, что создано человеком, может делать вещи проще, чем то, что создал Всемогущий, Сверхсила, сила, более известная как БОГ. Представьте себе чувство, которое вы испытываете, когда понимаете, что то, что вы сделали, несколько похоже на то, что сделала сверхдержава. Цель этого..
Репликация генерации Minecraft World в Python
Использование диаграмм Вороного и большого количества шума Perlin/Simplex
Minecraft, самая продаваемая игра всех времен, наиболее известная своими пикселизированными строительными блоками и бесконечными мирами , имеет удивительный процедурно сгенерированный ландшафт с пещерами, водами и даже различными биомами.
Процедурная генерация — важная часть компьютерной графики. Он используется в основном в видеоиграх или в фильмах. Это помогает генерировать случайные структуры, которые не..
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..