Публикации по теме 'future'
Обеспокоенность действительна. Экспозиция серьезно повреждена.
Избегание экзистенциальной угрозы, исходящей от ИИ (на самом деле, ОИИ), — это лунный выстрел нашей эпохи. Согласованный. Но вставка ошибочных и вводящих в заблуждение заявлений как факта наносит ущерб делу.
Например, здесь нет доказательств, подтверждающих что-либо из этого: «уникальная сила человеческого разума частично проистекает из его способности интегрировать противоположные качества, такие как эмоции и разум», «биологически вынужден создавать и искать знания», «мы все разные,..
Подсказка как основа подсказки: пересечение лингвистики…
Подсказка как основа подсказки: пересечение лингвистики, искусственного интеллекта и человеческого ввода-вывода
Подсказка — это процесс оптимизации взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом. Успех подсказок во многом зависит от качества подсказок, предоставляемых системе ИИ, поскольку они влияют на результат и точность системы. Инжиниринг подсказок играет решающую роль в создании этих подсказок и включает в себя пересечение лингвистики, искусственного интеллекта и..
Возрождение интеллекта
Введение
Если вернуться на 20 или 30 лет назад, существовали очень грубые системы, которые назывались «экспертными системами». Это были простые программы, которые могли решить сложную проблему, потому что они были запрограммированы с точными шагами, которые человек-эксперт использовал бы для ее решения.
Например, если врач хотел диагностировать боль в желудке — он проверял возраст больного, пол, пульс, температуру, артериальное давление, болит ли она вверху или внизу, слева или..
M2M Economy Team Kryha - Децентрализованная доставка как услуга с использованием IOTA
Полностью распределенное и децентрализованное управление дронами доставки. Именно это и стремится развивать M2M Economy Team Kryha. Используя передовые технологии и используя страсть к созданию крутых вещей, команда разрабатывает технологию, которая позволит дронам-доставщикам роиться и станет основой для децентрализации и полного распределения всех форм контроля. Анархия без анархии!
За последние 24 часа в команде произошел некоторый прорыв. По словам члена команды Дэна Акристинии,..
Неудержимый рост ИИ: почему его развитие надолго?
Исследования и разработки в области искусственного интеллекта (ИИ) находятся в авангарде технологических инноваций, поскольку они сосредоточены на разработке машин, которые «демонстрируют способность к абстракции, логике, пониманию, самосознанию, обучению, эмоциональным знаниям, рассуждениям, планированию, креативность, критическое мышление и решение проблем». Системы, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, подпадают под это правило. Сложность,..
Обзор прогнозов AI на 2018 год
«Я не могу изменить свое прошлое или предсказать свое будущее. Но я могу оформить свой подарок ». - Армин Хоуман
Это сезон прогнозов, настолько похожий на прошлогодний , я потратил некоторое время, чтобы прочитать главные прогнозы на год. Нет необходимости упоминать, что прогнозировать непросто, и к ним нужно относиться с большой долей скепсиса, но все же интересно провести воображаемую линию от существующего тренда и посмотреть, куда он ведет.
В этом посте я решил..
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..