Публикации по теме 'machine-intelligence'
СВЯЗЬ МЕЖДУ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ
СВЯЗЬ МЕЖДУ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ И МАШИННЫМ ОБУЧЕНИЕМ
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — тесно связанные понятия, которые часто используются взаимозаменяемо, но это не одно и то же. Понимание взаимосвязи между этими двумя технологиями важно для всех, кто работает в области ИИ или интересуется потенциальными применениями этих технологий.
По своей сути ИИ — это способность машины выполнять задачи, которые обычно требуют интеллекта человеческого уровня. Это может..
Раскрытие преимуществ ИИ для бизнеса: руководство для руководителей
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машины выполнять когнитивные функции, обычно связанные с человеческим разумом, такие как восприятие, рассуждение, обучение, взаимодействие с окружающей средой, решение проблем и даже проявление творчества. ИИ революционизирует различные отрасли, делая бизнес более эффективным и прибыльным.
Различные типы ИИ
Машинное обучение : алгоритмы, обученные на данных для выявления закономерностей и обучения тому, как делать прогнозы и..
ИИ следующего поколения
Область искусственного интеллекта (ИИ) постоянно развивается, и исследователи и разработчики постоянно работают над тем, чтобы раздвинуть границы возможного с помощью ИИ. В результате разрабатывается ряд методов искусственного интеллекта следующего поколения, которые могут значительно расширить возможности систем искусственного интеллекта.
Один из самых многообещающих методов искусственного интеллекта следующего поколения известен как «глубокое обучение». Этот метод включает использование..
Введение в машины опорных векторов (SVM).
Обзор
Предварительные условия для SVM. Объяснение машины опорных векторов (SVM), популярного алгоритма машинного обучения или классификации. Как работает SVM? Реализация SVM на Python. Узнайте о плюсах и минусах машин опорных векторов (SVM) и их различных приложений. Заключение.
Предпосылки
Логистическая регрессия. Градиентный спуск.
Что такое SVM:
«Surrort Vector Machine» (SVM) — это контролируемый алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач..
ИИ обманул мир
Если вы были восприимчивы к раздражению, вас, должно быть, раздражала шумиха вокруг ИИ. Как подтверждают поддельные СМИ, просто потому, что он победил человека в игре Го, он обязательно должен доказать, что собирается победить и завоевать человеческую расу. Какая куча мусора!
Японцы десятилетиями исследуют роботов, но на днях, когда я наблюдал, как Япония демонстрирует свое последнее поколение роботов, я был поражен глупостью роботов, не способных выполнять даже простую задачу доставки..
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..