Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Появление исходного ИИ: понимание будущего искусственного интеллекта
Введение
Посевной ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может стать прорывом в мире ИИ. Он основан на идее, что ИИ должен не только учиться на данных, но и создавать собственные знания. Seed AI использует концепцию самовоспроизводящегося обучения…
Пишите для нас
Подробности скоро появятся, работа над новой книгой по вычислительному мышлению
Что это не о?
Это не научное скучное рецензирование;
Некоторые замечания
Я написал «Почему я больше не буду подавать заявки на Towards Data Science ». Мы не можем предсказать успех ничего, но если мы добьемся успеха, я считаю, что нам не нужно быть придурками . Я написал книгу о процессе рецензирования — критика определенного уровня отказов, который, кажется, демонстрирует TDS. Я не хочу..
Вы ошибаетесь насчет науки о данных!
Вы ошибаетесь насчет науки о данных!
Наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая в последние годы становится все более популярной. Однако с ростом его популярности вокруг науки о данных также появилось много мифов и заблуждений. В этой статье мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных мифов о науке о данных и развеем их.
Миф №1. Найти специалистов по данным сложно Один из самых распространенных мифов о науке о данных заключается в том, что найти..
Правильный сбор данных для машинного обучения искусственного интеллекта
Практика осознанного сбора данных в успешном искусственном интеллекте
* контент синдикации из Applied AI blog Mind Data
В современном развитии технологий искусственного интеллекта машинное обучение всегда ассоциировалось с ИИ, и во многих случаях машинное обучение считается эквивалентом искусственного интеллекта. Машинное обучение на самом деле является подмножеством искусственного интеллекта, эта дисциплина машинного обучения полагается на данные для выполнения обучения ИИ,..
Интуиция свертки графов
TD; LR - Учитывая представление Graph в терминах матрицы смежности, оно не фиксирует пространственную корреляцию, необходимую для свертки. Этот пост отражает интуицию о том, как домен Фурье помогает в свертке.
Предварительные условия для представления графа - https://medium.com/analytics-vidhya/unboxai-introduction-to-graph-machine-learning-e4b88514258c
Почему свертка
Прежде чем мы углубимся в свертки графов, позвольте нам понять, что делает свертка в пространственной области -..
Новейшие идеи о сверточных нейронных сетях в 2023 году, часть 4 (машинное обучение)
Усиление сверточных нейронных сетей с помощью групповой свертки среднего спектра (arXiv)
Автор: Чжуо Су , Цзехуа Чжан , Тяньпэн Лю , Чжэнь Лю , Шуанхуэй Чжан , Матти Пиетикайнен , Ли Лю .
Аннотация: В этой статье предлагается новый модуль под названием групповая свертка среднего спектра (MSGC) для эффективных глубоких сверточных нейронных сетей (DCNN) с механизмом групповой свертки. Он исследует широкую область среднего спектра между обрезкой каналов и обычной групповой..
История на Python помогает понять Itertools
История на Python помогает понять Itertools
Не всегда начинайте учить с сухой теории
Многие разработчики Python любят использовать модуль Itertools, который действительно очень мощный. Перестановки и комбинации - одни из самых популярных функций в этом модуле.
Когда люди изучают эти два термина, почти всегда начинают с теории. Это одно из направлений математики - комбинаторика. Кроме того, есть много принципов и формул, которые нужно понять, и даже воспоминания.
Что ж,..
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..