Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Потребительский выбор
История данных с использованием данных покупателей
Данные - это факты. Наборы данных - это наборы фактов или данных. Анализ преобразует факты в информацию и знания, которые можно использовать при принятии решений или хранить для справки при принятии решений. Примечательно, что самыми крупными и наиболее часто используемыми хранилищами больших данных являются маркетинговые данные. Данные собираются для получения информации о покупательских моделях для принятия решений, влияющих на..
Раскрытие возможностей трансферного обучения: как оно может революционизировать искусственный интеллект
Источник изображения: FreeImages
Меня как энтузиаста ИИ всегда интересовала концепция трансферного обучения. Трансферное обучение — это мощная техника, которая может произвести революцию в области искусственного интеллекта. В этой статье я поделюсь своим мнением о трансферном обучении, его преимуществах, типах, методах, алгоритмах, реальных приложениях, проблемах, ограничениях, будущих разработках и его влиянии на промышленность и бизнес.
Введение в трансферное обучение..
Информация из консоли txtai
Отладка, проверка и запуск приложений txtai
txtai — это платформа с открытым исходным кодом для семантического поиска и рабочих процессов, основанная на языковых моделях. txtai поддерживает создание приложений с конфигурацией YAML с парадигмой сделай один раз, запускай где угодно .
Ряд статей посвящен txtai, ссылки на которые приведены ниже.
Представляем txtai, поисковую систему на основе искусственного интеллекта, созданную на основе Transformers..
Просто начните, и пусть работа научит вас
Привет всем, я Асад Масуд, инженер-электронщик, в 2018 году я окончил Институт инженерных наук и технологий им. Гулама Исхака Хана, Топи, Пакистан. Я инженер-электронщик, ставший специалистом по данным.
Свою профессиональную карьеру я начал со стажировок и опыта работы в трех разных организациях. Технологическая индустрия меняет каждую отрасль, я считаю, что это то, что пересекается со всеми аспектами нашей жизни. В 5-й промышленной революции искусственный интеллект и автоматизация..
Как искусственный интеллект, машинное обучение и робототехника изменят известные нам бренды
Как искусственный интеллект, машинное обучение и робототехника изменят известные нам бренды
Когда Илон Маск, Стивен Хокинг, Билл Гейтс и ООН начинают всерьез беспокоиться об искусственном интеллекте, нам, смертным, пора осознать, что это станет следующим большим событием.
Машинное обучение, робототехника и VR/AR уже здесь. Приложения, доступные для широкой публики, все еще несколько неуклюжи, но мы просто ждем выхода прорывного продукта, который навсегда изменит ситуацию...
A36: K-ближайших соседей (KNN) — принцип работы с практическим кодом!
Евклидово, Манхэттенское расстояние и расстояние Минковского, Разрыв связей в KNN, Параметрические и непараметрические модели, Преимущества и недостатки
Эта статья является частью серии книг Наука о данных с нуля — Могу ли я, чтобы я смог . ( Нажмите здесь, чтобы получить копию сегодня !)
Нажмите здесь, чтобы перейти к предыдущей статье/лекции на тему «A35: K-ближайшие соседи (KNN) — за кулисами! »
💐Нажмите здесь, чтобы ПОДПИСАТЬСЯ на меня, чтобы получать новые..
Лучшие идеи шумоподавления, часть 1 (машинное обучение + генеративный ИИ)
Замечания по выразительности для шумоподавляющих диффузионных моделей и семплеров (arXiv)
Автор: Франсиско Варгас , Теодора Реу , Анна Керекес .
Аннотация: Модели диффузии шумоподавления представляют собой класс генеративных моделей, которые недавно достигли самых современных результатов во многих областях. К данным добавляется постепенный шум с использованием процесса диффузии, который преобразует распределение данных в гауссовское. Затем образцы из генеративной модели..
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..