Публикации по теме 'data-science'
Рассвет общего искусственного интеллекта — как языковые модели превратились в разумных существ
Недавнее исследование исследовательской группы Microsoft углубилось в возможности GPT-4. Результаты этого исследования одновременно интересны и тревожны, поскольку команда предполагает, что GPT-4 может стать первым в мире искусственным интеллектом общего назначения (AGI).
Если вам интересно узнать больше об этом новаторском исследовании, я настоятельно рекомендую посмотреть поучительную речь Себастьяна Бубека, прежде чем читать дальше: https://youtu.be/qbIk7-JPB2c .
Но сначала..
Да, эти невероятные шедевры созданы с помощью Matplotlib
Они делают мои сюжеты похожими на детский рисунок дерева
Эти сюжеты…
Они великолепны… Они захватывают дух… Они напоминают вам, насколько красивой и мощной может быть визуализация данных.
Введение в науку о данных, AI/ML: руководство для начинающих
Введение в науку о данных, AI/ML: руководство для начинающих
В сегодняшнюю цифровую эпоху мы ежедневно генерируем огромное количество данных, и извлечение из них осмысленной информации становится все более важным. Именно здесь на помощь приходит наука о данных. Наука о данных — это процесс извлечения знаний и идей из данных с помощью статистических и вычислительных методов. Data Science часто используется в сочетании с искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML) для..
MolKGNN: распространение свертки на молекулы
Понять MolKGNN, интерпретируемую GNN, предназначенную для разработки лекарств, принятую на AAAI2023
В этом блоге представлена наша последняя модель Mol ecular K ernel G raph N eural N etwork (MolKGNN) из статьи Интерпретируемая нейронная сеть с учетом хиральности графа для количественного моделирования взаимосвязей структуры и активности при открытии лекарств
Эта работа принята на AAAI2023 (устный и постерный доклад) и Learning on Graph Conference (неархивный..
Введение в Python для науки о данных: руководство для начинающих
Python — это популярный язык программирования высокого уровня, который широко используется в науке о данных, машинном обучении и научных вычислениях. Это отличный выбор для начинающих благодаря простому в освоении синтаксису и множеству библиотек и инструментов, которые позволяют выполнять сложные задачи анализа данных всего несколькими строками кода.
В этом сообщении блога я познакомлю вас с основами использования Python для обработки данных. Мы рассмотрим следующие темы:
Настройка..
Перевод текста из социальных сетей (SMS) в официальный английский текст — Исправление грамматических ошибок с использованием DL
Оглавление:
1. Введение
2. Постановка задачи
3. Источник данных
4. Формулировка ML/DL
5. Показатели производительности
6. Похожие подходы к проблеме
7. Типы машинного перевода
8. Модель внимания
9. Исследовательский анализ данных
10. Подход к первому разрезу
11. Объяснение модели
12. Сравнение моделей
13. Рабочая демонстрация
14. Будущая работа
15. Ссылки
Введение:
Социальные сети — это неизбежная технология вокруг нас, которая помогает нам достигать,..
Саи пробует науку о данных # 2
Введение в машинное обучение
В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением?
Определить искусственный интеллект
Честно говоря, искусственный интеллект можно определить по-разному.
Вот как IBM определяет искусственный интеллект ...
«Искусственный интеллект относится к способности компьютера или машины имитировать возможности человеческого разума - учиться на примерах и опыте, распознавать объекты, понимать язык и реагировать на него, принимать решения, решать..
Новые материалы
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..
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..