Публикации по теме 'economics'
Почему ИИ может стать нашим экономическим Святым Граалем!
Развитие общего искусственного интеллекта (AGI) до уровня человеческих возможностей вызывает жаркие споры о потенциальных экономических последствиях. Некоторые эксперты в области искусственного интеллекта предвидят беспрецедентный экспоненциальный рост по мере того, как AGI автоматизирует рабочие места. Другие утверждают, что рост останется стабильным из-за сохраняющихся узких мест. Это подробное руководство охватывает дебаты о взрывном росте и узких местах относительно будущего влияния..
Соответствующая слабость моделей машинного обучения для выживания: неэргодичность.
Аннотация:
В этом исследовании изучается анализ эргодичности и выживаемости. Эргодическая теорема касается обобщаемости статистических явлений. Согласно исследованию, эргодичность выявляет статистическое несоответствие и ошибки вывода, такие как дилемма Симпсона и экологическая ошибка. В статье обсуждается идея эргодичности, последствия для сложных наборов данных и потенциал для улучшения оценок и прогнозов выживаемости. Анализ выживаемости и интерпретация данных улучшаются с..
Неравенство в оплате труда программистов
Что определяет, сколько программистам платят?
Программирование — популярная профессия из-за растущего спроса. Это действие требуется для различных областей, таких как наука о данных, информатика, разработка программного обеспечения, машинное обучение и другие. Кроме того, программирование используется — в наши дни — практически во всех отраслях промышленности для увеличения производства. При этом вознаграждение отдельного программиста варьируется в зависимости от ряда факторов...
Страх в эпоху машинного обучения
Это мой третий пост из серии об искусственном интеллекте и больших данных. Недавно защитив докторскую диссертацию по этой теме, я планирую затронуть несколько спорных тем, связанных с ИИ и работой, которую я выполняю по внедрению этой технологии для компаний. Не волнуйтесь, никакие NDA не нарушаются, и никакие секреты компании не просачиваются через эти сообщения.
Эта статья посвящена неопределенности . Речь идет о признании и принятии страха перед лицом доминирования машинного обучения..
Распространение байесовского убеждения в гетерогенных сетях
Распространение байесовских убеждений — это мощная концепция, используемая в машинном обучении и социальных науках для понимания сложных проблем, связанных с вероятностным выводом в группах. Это особенно полезно в гетерогенных сетях, где узлы и ребра представляют разные типы или характеристики. В этой статье объясняется, как работает распространение байесовского убеждения, и обсуждается его роль в появлении пузырей фильтров.
Что такое байесовское распространение убеждений?
Байесовские..
Состояние делового цикла — Часть II
Узнайте, как определить продолжительность и величину делового цикла в США, используя подходы на основе регрессии в Julia.
В первой части этой серии мы использовали Julia и Fred API® для загрузки долгосрочных временных рядов реального ВВП США. Мы заметили, что реальный ВВП США экстенсивно рос за последние 75 лет. Однако в некоторые годы, например в 2020 г., рост реального ВВП резко снижался.
В этой части мы научимся применять несколько методов статистического удаления тренда ,..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..