Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Человеко-ориентированный ИИ: интеграция отзывов пользователей в модели машинного обучения
В современном развивающемся мире искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей жизни. От автоматизации до персонализированных рекомендаций и беспилотных транспортных средств — ИИ трансформирует различные отрасли. Однако по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся все более сложными, крайне важно обеспечить их соответствие человеческим потребностям и ценностям.
Концепция человекоцентричного искусственного интеллекта
Традиционная разработка ИИ..
Введение в машинное обучение: раскрытие возможностей интеллектуальных алгоритмов
Машинное обучение, революционная область на стыке науки о данных и искусственного интеллекта, обладает впечатляющей силой — силой изменить мир, каким мы его знаем. Благодаря своей способности расшифровывать сложные закономерности, делать точные прогнозы и находить скрытые идеи в огромном количестве данных, машинное обучение стало движущей силой интеллектуальных систем, которые меняют отрасли, улучшают процесс принятия решений и продвигают нас к будущему, когда-то невообразимому. От..
Стоит ли брать ИИ для всех от Deeplearning.ai?
Я только что прошел МООК от Coursera, ИИ для всех от команды Deeplearning.ai. Для краткости: я создал некоторые из своих систем искусственного интеллекта как личные проекты, созданные на Python. Поэтому, хотя я, конечно, не сказал бы, что являюсь экспертом в области ИИ, я бы сказал, что у меня есть некоторый опыт и уровень понимания.
«Ай для всех» был указан как вводный курс на их веб-сайте. Я бы сказал, что нет никаких доказательств того, что вам вообще нужно какое-либо фоновое..
Учебное пособие по сквозному машинному обучению с высокой производительностью и облачным вычислениям на IGARSS 2022
Недавно члены группы IMPACT Мутхукумаранн Рамасубраманян (Кумар), Икша Гурунг и доктор Манил Маскей вместе с доктором Габриэле Кавалларо и Рокко Седона провели учебное пособие по сквозному машинному обучению с высокой производительностью и облачными вычислениями в IGARSS (Международный Симпозиум по геонаукам и дистанционному зондированию) 2022 г. Целью семинара было обучить ученых передовым методам обучения их модели МО (машинного обучения) на рабочих станциях HPC (высокопроизводительных..
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…
Прогнозирование психического здоровья с помощью машинного обучения
Машинное обучение и психическое здоровье — необычный, но процветающий дуэт
«Машинное обучение действительно отвечает особой потребности психиатрии — потребности в персонализации. На протяжении десятилетий мы работали со средними показателями по группам и статистическими данными, применимыми к группам населения с одинаковым диагнозом, но не применимым к отдельному пациенту. Машинное обучение позволяет нам получать индивидуальные прогнозы так, как мы не могли раньше». — Дэвид Бенримо,..
Появление исходного ИИ: понимание будущего искусственного интеллекта
Введение
Посевной ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может стать прорывом в мире ИИ. Он основан на идее, что ИИ должен не только учиться на данных, но и создавать собственные знания. Seed AI использует концепцию самовоспроизводящегося обучения…
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..