Публикации по теме 'datarootsresearch'
Объяснимый бум ИИ: почему XAI важен? И почему сейчас? — Тим Лирс
Как мы уже упоминали в нашем посте о трендах , количество исследователей, разработчиков и компаний, занимающихся eXplainable AI (XAI), с каждым годом растет все быстрее.
💡
XAI — это общий термин для методов, алгоритмов и инструментов, позволяющих лучше понять внутреннюю работу ИИ. Это контрастирует с обычным положением дел, когда решения ИИ являются черными ящиками , то есть когда разработчик не может объяснить результат алгоритма. XAI позволяет разработчикам, лицам,..
Как разработать бизнес-стратегию данных — Бен Меллаертс
Если вы предпочитаете видеоверсию (со слайдами); доступно здесь .
У организаций есть бизнес-стратегия, определяющая, как они могут достичь и поддерживать устойчивое конкурентное преимущество. Однако у большинства организаций еще нет стратегии извлечения нужной ценности из данных .
Согласно опросу, проведенному Harvard Business Review, 71% организаций считают, что модели искусственного интеллекта (ИИ) будут чрезвычайно важны в среднесрочной перспективе. Тем не менее, 61% говорят,..
Преобразование табличных данных в Python — Питер Фирс
Все начинается со скромного стола. Концепция, которая никогда не была по-настоящему изобретена , поскольку она постоянно совершенствовалась на основе самых ранних форм ведения учета. Даже сегодня — вернее, особенно сегодня — методы хранения и преобразования данных в таблицах продолжают развиваться. От реляционных баз данных, таких как PostgreSQL , которые являются более функциональными, чем когда-либо, до чрезвычайно масштабируемых решений для уменьшения карты, таких как Dask или..
GPT4 — Раскрытие возможностей мультимодального обучения: преодоление трудностей и использование…
В марте OpenAI выпустила GPT-4, преемницу знаменитой модели GPT-3. Несмотря на то, что он обладает многими впечатляющими функциями, такими как возможность обработки более длинных контекстных окон, более продвинутое мышление и навыки генерации и понимания на естественном языке, одной из самых удивительных добавленных функций является возможность обработки ввода изображения. Действительно, GPT-4 является мультимодальным, то есть он может генерировать контент на основе как изображений, так и..
Новые материалы
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..
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..