WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'artificial-intelligence'


Как условная энтропия используется в информационной геометрии, часть 6 (будущее машинного обучения)
А-унитарные операции и квантовая условная энтропия (arXiv) Автор: Махати Вемпати , Саумья Шах , Нирман Гангули , Индранил Чакрабарти . Аннотация: состояния с отрицательной квантовой условной энтропией являются ключевыми компонентами для задач теории информации, таких как сверхплотное кодирование, слияние состояний и односторонняя дистилляция запутанности. В этой работе мы спрашиваем: как определить, полезен ли канал для подготовки состояний с отрицательной условной энтропией? Мы..

Обновления наивного байесовского классификатора 2023, часть 4 (машинное обучение)
Дополненные наивные байесовские классификаторы с деревом с ограничениями иерархических зависимостей для иерархических пространств признаков (arXiv) Автор : Цен Ван , Алекс А. Фрейтас Аннотация: Классификатор Tree Augmented Naive Bayes (TAN) представляет собой тип вероятностной графической модели, которая создает дерево зависимостей с одним родителем для оценки распределения данных. В этой работе мы предлагаем два новых алгоритма Байеса, основанных на иерархических зависимостях, а..

Вашим следующим коллегой будет компьютер
Как сотрудничество между людьми и системами машинного обучения приведет к созданию следующего поколения отличных продуктов Если вы не читали Facebook M - Тест против Тьюринга Арика Сосмана , посмотрите его - он отлично разбирается в некоторых методах, используемых Facebook, поскольку они разработать M , их ответ на Siri от Apple и Cortana от Microsoft: Facebook M - Тест Анти-Тьюринга Facebook недавно запустил ограниченную бета-версию своего..

Искусственный интеллект в производстве.
ИИ в производстве — это интеллект машин для выполнения задач, подобных человеческим, — реагирования на внутренние и внешние события, даже автономного предвосхищения событий. Машины могут определить износ инструмента или что-то непредвиденное — возможно, действительно ожидаемое — и они могут отреагировать и решить проблему. Производители и поставщики услуг искусственного интеллекта постоянно работают над выявлением закономерностей и работой над проблемами, зная, что действительно..

Еженедельный обзор новостей по науке о данных  — «Универсальный агент DeepMind» и новые тона кожи для Google
Универсальный агент DeepMind только что выпустили нового универсального агента по имени Гато. Возможно, целью многих исследований ИИ, которые мы видим сегодня, является создание системы с «общим искусственным интеллектом», то есть системы, способной выполнять любые задачи и способной к самосовершенствованию. В то время как некоторые скептически относятся к возможности достижения AGI, на этой неделе DeepMind сделала небольшой шаг, продемонстрировав Gato, систему искусственного интеллекта,..

Николь Юнкерманн представляет ИИ от А до Я: H = человеческий (подобный) интеллект
Николь Юнкерманн, основатель NJF Capital, представляет искусственный интеллект от А до Я — серию коротких видеороликов, посвященных ключевым областям интереса в этой чрезвычайно актуальной и важной области. Искусственные нейронные сети, которые управляют многими системами ИИ, основаны на человеческом мозге. Но искусственный интеллект все же сильно отличается от человеческого. Системы ИИ отлично подходят для анализа и поиска закономерностей в больших объемах данных, когда эти данные..

Улучшенное представление данных, решение проблемы классификации несбалансированных данных
Введение Уменьшение размерности — это шаг предварительной обработки в машинном обучении для устранения нежелательных функций и повышения точности обучения. Чтобы уменьшить количество избыточных функций , существуют методы представления данных, каждый из которых имеет свои преимущества. С другой стороны, большие данные с несбалансированными классами — одна из самых важных проблем в распознавании образов и машинном обучении. Метод может быть предложен в виде стоимостной задачи..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]