Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Примеры теста хи-квадрат с R
"Статистика"
Примеры теста хи-квадрат с R
Анализ ассоциации и распределения переменных
Введение
Когда мы говорим о тестах хи-квадрат, в основном мы изучаем два типа:
Хи-квадрат для независимости Хи-квадрат для согласия
Оба они являются непараметрическими тестами (которые не имеют непрерывной шкалы для измерения и не содержат допущений).
Первый помогает определить любую связь между качественными переменными, а второй сообщает, следует ли выборка тому же..
CatBoost против LightGBM против XGBoost
Какой алгоритм лучше?
CatBoost (повышение категории), LightGBM (машина с усилением градиента света) и XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) — все алгоритмы повышения градиента. Прежде чем углубляться в их сходство и различия с точки зрения характеристик и производительности, мы должны понять термин ансамблевое обучение и то, как оно связано с повышением градиента.
Оглавление
Обучение ансамблю Catboost против LightGBM против характеристик XGBoost Повышение точности,..
Мозговой имплантат с поддержкой искусственного интеллекта революционизирует выздоровление пациентов: новое открытие движения и ощущений
Благодаря новаторской разработке технология мозговых имплантатов с поддержкой ИИ стала маяком надежды для людей, живущих с параличом. Институт биоэлектронной медицины им. Файнштейна при Northwell Health осуществил выдающийся прорыв, который обещает изменить жизнь таких пациентов, как Кит Томас из Нью-Йорка. Томас, жертва трагического дорожно-транспортного происшествия в 2020 году, получил травмы позвоночника C4 и C5 позвонков, что привело к разрушительной потере чувствительности и..
Как ChatGPT повысил мою эффективность кодирования в повседневной работе
Посмотрите, как искусственный интеллект позволяет мне писать код быстрее и эффективнее.
За последние несколько недель произошел огромный взрыв интереса к инструменту ChatGPT . Тенденция, когда началось все это безумие, хорошо видна в Google Trends:
Работа с теоремой Силова, часть 1 (продвинутая математика)
Обобщения теорем Лагранжа и Силова для группоидов (arXiv)
Автор: Густав Бейер , Кристиан Гарсия , Уэсли Г. Лаутеншлегер , Джулиана Педротти , Таиса Тамусюнас .
Аннотация: Мы показываем метод классификации конечных группоидов и обсуждаем мощность смежных классов и ее связь с индексом. Мы доказываем обобщение теоремы Лагранжа и устанавливаем теорию Силова для группоидов.
2.Теоремы Силова для ∞-групп (arXiv)
Автор : Matan Prasma , Tomer M. Schlank
Аннотация: Рассмотрение..
Революция в успехе малого бизнеса: как искусственный интеллект, машинное обучение, отсутствие кода, недорогое SaaS и…
Революция в успехе малого бизнеса: как искусственный интеллект, машинное обучение, отсутствие кода, недорогое SaaS и автоматизация изменят онлайн-ландшафт в 2023 году
Мир технологий постоянно развивается, и следующая большая вещь уже здесь. Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение, не требующие кода, недорогие продукты SaaS, интеграция и автоматизация должны изменить онлайн-ландшафт для малого и среднего бизнеса в 2023 году. Эти технологии не только облегчат малым предприятиям..
Работа с нейронными сетями передачи сообщений, часть 4 (машинное обучение)
Нейронная сеть для передачи сообщений с исходной информацией в виде графа (arXiv)
Автор: Лю Сяо , Чжан Лицзюнь , Хуэй Гуань .
Аннотация: Нейронные сети передачи сообщений (MPNN) изучают представление данных с графовой структурой на основе исходной информации графа, включая особенности узлов и структуры графов, и продемонстрировали удивительное улучшение в задачах классификации узлов. Однако выразительная сила MPNN ограничена сверху тестом Вейсфейлера-Лемана первого порядка, и его..
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..