Публикации по теме 'machine-learning-ai'
Искусство искусственного интеллекта
Как далеко продвинулся ИИ?
Вы когда-нибудь задумывались, как будет выглядеть рецепт, созданный ИИ? Или прочитать статью об алгоритме машинного обучения, который смог написать собственный детективный роман? Мир искусственного интеллекта неуклонно развивался в течение последних нескольких лет, и в таких областях, как искусство и развлечения, произошли поистине захватывающие события. Но что именно эти машины делают из того, что, как мы думали раньше, могли делать только люди? Они..
Как раскрыть потенциал искусственного интеллекта: руководство для начинающих
Искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых значительных тенденций в индустрии высоких технологий в последние годы. Согласно исследованию, проведенному IDC, к 2023 году глобальные расходы на ИИ достигнут 98 миллиардов долларов. От Siri до Alexa ИИ стал повсеместной частью нашей повседневной жизни. Однако многие люди до сих пор не знают, что такое ИИ и как он работает. Этот пост в блоге представляет собой руководство для начинающих, которое поможет вам понять, что такое ИИ, почему он..
ПРИЛОЖЕНИЕ GRADIO ML СБОРКА
Здравствуйте друзья ,
Добро пожаловать в мой первый графический интерфейс, созданный с использованием библиотеки gradio, совместимой с Python. Прежде чем я проведу вас через это путешествие, позвольте мне сначала ответить на следующие вопросы: 1. Что такое графический интерфейс? 2. Что делает графический интерфейс? 3. Зачем использовать графический интерфейс? 4. Что такое Gradio? 5. Кто может использовать Gradio?
NB: наша статья в первую очередь будет посвящена моделям машинного..
Пакетное и онлайн-обучение — в чем разница?
Оглавление:-
· Пакетное обучение ∘ Проблемы с пакетным обучением:- ∘ Недостатки пакетного обучения:- · Онлайн-обучение ∘ Когда использовать ∘ Скорость обучения ∘ Недостатки · Сравнение пакетного обучения и онлайн-обучения
Сегодняшняя растущая культура машинного обучения демонстрирует полезность различных типов машинного обучения, каждый из которых использует разные алгоритмы для работы. Мы уже углубились в объяснения машинного обучения с учителем, без учителя, с..
Раскрытие возможностей науки о данных: от необработанных данных к бесценной информации
В современном мире, управляемом данными, где поток информации обилен, роль науки о данных стала решающей силой, стимулирующей инновации и принятие обоснованных решений во всех отраслях. Специалисты по обработке и анализу данных способны преобразовывать необработанные данные в полезную информацию, выявляя скрытые закономерности и тенденции, которые позволяют организациям принимать точные стратегические решения. В этом блоге мы совершим путешествие в захватывающую область науки о данных,..
Что нужно сделать перед тем, как пройти курс по машинному обучению или науке о данныхВот несколько вещей…
Вот несколько вещей, которые нужно изучить, прежде чем изучать Машинное обучение и науку о данных:
1. Одной из важнейших предпосылок для Науки о данных является математика средней школы.
Статистические методы и программирование основаны на идее матричных вычислений и производных. Понимание теории, лежащей в основе этих методов и программирования, имеет решающее значение для понимания теории, лежащей в основе статистических методов и программирования.
В результате перед тем, как..
Как создать контент-машину: Академия, в которой тренер по подотчетности Энджи Беллемар поможет вам…
Никто не может удовлетворить свои фантазии в одночасье… это долгое взаимодействие, которое начинается с того момента, когда вы приходите к выводу, что вам нужно в жизни, и начинаете готовиться к достижению этого.
Как создать контент-машину
Никто не может удовлетворить свои фантазии в одночасье… это долгое взаимодействие, которое начинается с того момента, когда вы приходите к выводу, что вам нужно в жизни, и начинаете готовиться к достижению этого.
Для прочтения и загрузки..
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..