Публикации по теме 'machine-intelligence'
Догма
Люди, участвующие в дискуссиях об искусственном интеллекте, делятся на два лагеря: один, большинство, утверждает, что «машины» и «компьютеры» могут думать и демонстрировать человеческий интеллект. Другие, меньшинство, истощают свои нервные клетки, пытаясь убедить, что алгоритмы не могут мыслить, что человеческий мозг совершенно отличается от машин, что мы вообще не знаем, как функционирует человеческий мозг, и, следовательно, мы не можем моделировать мозг. Я парень из второго лагеря, и я..
Каковы преимущества разговорного ИИ?
Когда мы объединяем искусственный интеллект и машинное обучение с чат-ботами, мы получаем то, что выгодно как клиентам, так и организации. Давайте посмотрим на преимущества разговорного ИИ.
Преимущества разговорного ИИ
Экономит время
В идеальном мире каждый из ваших клиентов будет получать специализированное обслуживание. Но когда клиенты свяжутся с вами, у некоторых будут более простые вопросы, чем у других. Вы можете удовлетворить потребности каждого, используя чат-бота или..
Легко и быстро понять концепцию машинного обучения. Вот часть-1
Машинное обучение — это термин, который очень популярен, по крайней мере, среди технических энтузиастов. Машинное обучение является важным компонентом искусственного интеллекта, модного словечка нашей эпохи. Эта статья призвана дать вам быстрое и глубокое введение в методы машинного обучения…
Когда компьютеры и другие машины работают разумно, как люди, мы называем это искусственным интеллектом. Но что такое интеллект. Мы считаем людей разумными организмами, потому что они способны..
Преимущества и недостатки случайного леса: всесторонний взгляд на машинное обучение…
Random Forest — это популярный алгоритм машинного обучения, который используется как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он известен своей способностью обрабатывать большие объемы данных и высокой точностью. В этой статье мы рассмотрим основы алгоритма Random Forest, принципы его работы, а также некоторые из его основных преимуществ и недостатков.
Что такое случайный лес?
Случайный лес — это метод ансамблевого обучения, который объединяет прогнозы нескольких деревьев..
Как ИИ меняет нашу работу
Пандемия показала, что цифровизация больше не является выбором для предприятий. Выживание требует цифровых революций. Искусственный интеллект (ИИ) и облачные вычисления являются важнейшими компонентами этого перехода.
Люди все чаще используют интеллектуальные технологии и искусственный интеллект для работы по-новому, поскольку большие сегменты рабочей силы становятся удаленными. Облачные вычисления и искусственный интеллект открывают новые методы для подключения и совместной работы..
Лучшие наборы данных распознавания рукописного ввода для исследователей машинного обучения
Введение
Распознавание рукописного ввода может быть областью вычислений, которая сосредоточена на разработке алгоритмов и систем, которые могут точно интерпретировать и транскрибировать письменный текст и символы. Эта технология включает в себя широкий спектр приложений, а также оптическое распознавание символов (OCR), оцифровку документов и языковой процесс…
Как машинное обучение может помочь вашему бизнес-приложению расти?
Вы думали раньше!
Всякий раз, когда вы ошибаетесь в слове в поисковой системе, вы сразу же получаете правильные результаты. Почему?
Только благодаря машинному обучению. Теперь предприятия изучают новые способы внедрения машинного обучения, чтобы улучшить способы обслуживания своих клиентов.
Предприятия используют машинное обучение, чтобы использовать огромное количество данных, которые они собрали, для разработки действенных прогнозов, которые руководители могут использовать для..
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..