Публикации по теме 'artificial-intelligence'
5 причин, почему Pandas — лучшая библиотека для науки о данных в Python
Введение:
Если вы специалист по данным, использующий Python, вы, вероятно, слышали о библиотеке pandas. Но вам может быть интересно, почему он так популярен среди ваших сверстников. В этом посте мы рассмотрим 5 основных причин, по которым pandas — лучшая библиотека для обработки данных в Python.
Причина 1: обработка данных стала проще
Одной из самых трудоемких задач в науке о данных является обработка данных, которая относится к процессу очистки, преобразования и..
Хорошие новости: успешный проект ИИ будет стоить в 15 раз больше, чем вы думаете
(Первоначально опубликовано в Forbes 2 июля 2019 г.)
Сегодня большинство корпоративных компаний приступают к работе с искусственным интеллектом (ИИ). И с таким дефицитом талантов в области ИИ ваша лучшая команда часто вздыхает с облегчением, когда набираются первые ИИ. Но по моему опыту, требуется высококвалифицированная команда инженеров-программистов, не занимающихся ИИ, для создания инженерной инфраструктуры и функций продукта, которые превращают ИИ из пробной версии в надежный..
Простое распознавание намерений и ответы на вопросы с DeepPavlov
Эта статья является частью текущей серии о фреймворке DeepPavlov . Вы также можете ознакомиться с полным списком статей .
Перейдем сразу к делу. Предположим, ваши клиенты, вероятно, зададут очень ограниченный круг вопросов. Вы можете ответить на эти вопросы либо через колл-центр поддержки клиентов, либо через виджет чата на веб-странице. В обоих этих случаях для пользовательского ввода вы должны решить, является ли он семантически похожим на один из предопределенных вопросов, а затем..
Извлечение данных из грязного текстового файла
За заголовком следуют имена строк. Я хочу извлечь числовые данные для времени, площади и объема, а затем сгруппировать их вместе в удобном формате для анализа. Я пробовал textscan, sscanf. У меня нет регулярного выражения, потому что я никогда не использовал его раньше!
ПРИМЕЧАНИЕ.
Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab , Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE,..
Искусство искусственного интеллекта
Как далеко продвинулся ИИ?
Вы когда-нибудь задумывались, как будет выглядеть рецепт, созданный ИИ? Или прочитать статью об алгоритме машинного обучения, который смог написать собственный детективный роман? Мир искусственного интеллекта неуклонно развивался в течение последних нескольких лет, и в таких областях, как искусство и развлечения, произошли поистине захватывающие события. Но что именно эти машины делают из того, что, как мы думали раньше, могли делать только люди? Они..
Что такое визуализация данных?
Что такое визуализация данных?
Визуализация данных — это графическое представление данных. Он включает в себя диаграммы, графики, карты и т. д., которые обеспечивают управляемый способ понимания закономерностей и тенденций данных. С технической точки зрения визуализация данных — это процесс, в котором большие наборы данных преобразуются в информацию в виде диаграмм, графиков и других визуальных элементов. При этом вы получаете четкое представление о данных в виде визуальных..
Примеры использования Stereo Matching part10(Machine Learning + AI)
WHU-Stereo: сложный эталон для стереофонического сопоставления спутниковых изображений высокого разрешения (arXiv)
Автор: Шэньхун Ли , Шэн Хэ , Сань Цзян , Ваньшоу Цзян , Линь Чжан .
Абстрактный :
2. Новый конвейер стереосопоставления с надежностью и диапазоном поиска нефиксированного несоответствия (arXiv)
Автор: Цзячжи Лю , Фэн Лю .
Аннотация: Стереосопоставление является важной основой для различных приложений, но большинство методов стереосопоставления имеют низкую..
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..