Публикации по теме 'future-technology'
TensorFlow: изменение правил игры
TensorFlow — это известная система машинного обучения с открытым исходным кодом, получившая широкую известность в последние годы. Продукт команды Google Brain, этот инструмент был принят многими исследователями и программистами для создания и развития моделей глубокого обучения. Обладая множеством функций, а также утилитами, которые делают его особенно подходящим для решения задач ИИ, TensorFlow будет рассмотрен далее в этом сообщении блога, включая его приложения и потенциальное..
Будущее образования в эпоху искусственного интеллекта
Технологии развиваются не по дням, а по часам, с годами они становятся все более привычными в нашей повседневной жизни. Фактически, искусственный интеллект может добавить 957 миллиардов долларов, или 15% текущей валовой добавленной стоимости, в экономику Индии к 2035 году, согласно оценке исследования, проведенного технологическим гигантом.
Один сектор, извлекающий выгоду из технологий — сектор образования — еще не видел положительных результатов в такой стране, как Индия. Во всем..
Будущее Angular в ИИ и машинном обучении
Будущее Angular в области искусственного интеллекта и машинного обучения — тема, представляющая большой интерес как для разработчиков, так и для бизнеса. Angular, популярный JavaScript-фреймворк с открытым исходным кодом для создания веб-приложений, может революционизировать способ интеграции технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в веб-приложения.
Одним из ключевых преимуществ Angular является его модульная конструкция, которая упрощает добавление новых компонентов..
4 кусочка головоломки 4IR
Авторы: Шон Ричардс, основатель и генеральный директор Platform45 , и Люсия Димитра Ксиптерас, консультант по маркетингу .
Представьте себе головоломку из тысячи частей, разложенную на обеденном столе. Поначалу может показаться непосильной задачей собрать все воедино. Однако по мере того, как вы начинаете группировать части и раскладывать их, постепенно начинает проявляться и обретать форму большая картина.
Четвертая промышленная революция (4IR) похожа на эту гигантскую..
2017 — Книга 21 — «Мыслящие машины»
В поисках искусственного интеллекта и куда он нас приведет
Люк Дормель
Интересная книга, в которой рассказывается об истории, текущем состоянии и будущих направлениях искусственного интеллекта.
Некоторые важные выводы:
подход к ИИ в 70-х и 80-х годах теперь известен как «символический ИИ», при котором экспертные системы обучались, предоставляя как можно больше правил и заставляя системы делать выводы из известных правил. этот подход был заменен подходом «глубокого обучения» к ИИ, в..
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..